pandas Dataframe을 mysql에 저장하기

Jupyter에서 DataFrame을 mysql에 넣기

필요 라이브러리 설치

!pip install pymysql
!pip install sqlalchemy

아나콘다 사용 시
pymysql 설치 오류가 난다면, 아나콘다 프롬프트를 실행한 다음

$ conda install -c anaconda pymysql

다음 명령어로 설치를 해줘야 한다.

• 아나콘다 환경에서 커널목록에 conda env가 없는 경우
  (base) 상태에서 conda install nb_conda_kernels
  python -m ipykernel install –user –name [env이름] –display-name [보여질 주피터커널이름]

데이터베이스 연결

from sqlalchemy import create_engine
import pymysql
import pandas as pd
db_connection_str = 'mysql+pymysql://[db유저이름]:[db password]@[host address]/[db name]'
db_connection = create_engine(db_connection_str)
conn = db_connection.connect()

데이터베이스 저장

데이터프레임(df)을 mysql에 저장하기 !

df.to_sql(name='db의 테이블이름', con=db_connection, if_exists='append',index=False)  

• con : con에 연결되는 db_connection은 create_engine()를 담은 변수를 써주면 된다.
• if_exists : [fail, replace, append] -> 테이블이 이미 존재하는 경우 어떻게 할지에 대한 옵션
  fail : ValueError 발생
  append : 존재하는 테이블에 값 저장
  append의 경우는 기존에 있는 테이블에 저장을 하는 것이여서 저장할 데이터프레임의 길이나 타입이 맞지않는다면 오류가 난다.
  replace : 테이블 지우고 새로 생성 후 값 저장
  replace는 새로 데이터프레임 타입에 맞춰 테이블이 생성되므로 데이터프레임 타입이 object일땐 mysql에서는 TEXT로 생겼다.
  dtype옵션을 줘서 타입을 맞춰줄 수 있다.

  dtypesql = {'exclusive':sqlalchemy.types.VARCHAR(10), 
            'cost':sqlalchemy.types.VARCHAR(10), 
            'contractedAt':sqlalchemy.Date(), 
            'createdAt':sqlalchemy.DateTime(), 
  }
  df.to_sql(name='building', con=db_connection, if_exists='append', index=False,dtype=dtypesql)
  

참고

[에러] ModuleNotFoundError: No module named ‘pymysql’
[anaconda] anaconda 환경에서 jupyter 실행 시 kernel 목록에 env 목록이 보이지 않는 경우
pandas.DataFrame.to_sql