python - pandas DataFrame to_sql Python

Question

我想基于几个 csv 文件在 mysql 中创建新的数据库。我需要添加什么？以及如何在不从 phpmyadmin 手动打开的情况下从 python 打开一个新数据库？

import pymysql
import pandas as pd

# Creating the DB:

DB = pymysql.connect(host='localhost',
    user='root',
    passwd='',
    db='DB')

csv1 = pd.read_csv('C:/.........csv')

csv1SQL =pd.DataFrame.to_sql(name='Orders', con=DB, flavor=None, schema=None, if_exists='fail', index=True,                         index_label=None, chunksize=None, dtype=None)

游标.执行(csv1SQL)

cursor = pymysql.cursor()

错误:

    "pandas.io.sql.DatabaseError: Execution failed on sql 'SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table' AND name=?;': not all arguments converted during string formatting"

Answer 1

当我研究其他主题时，我发现 James 在 questions about pandas.to_sql 提供了类似这样的解决方案可能是您问题的解决方案。这是他说的。

不再支持您的方式。试试这个？

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd


engine = create_engine("mysql://root:matt123@localhost/ada")
df=pd.DataFrame(['A','B'],columns=['new_tablecol'])
df.to_sql(name='new_table',con=engine,if_exists='append')

语法是:

engine = create_engine("mysql://USER:PASSWORD@HOST/DATABASE")