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Pandas 和 SQL 新手。尚未找到特定于此配置的答案，并且不确定在将 pandas 引入混合时是否适用标准 SQL 智慧。
正在做一个学校项目，涉及约 300 GB 的数据(约 6GB .csv block )。
学校建议通过 Dropbox 同步数据，但这对于 4 人团队来说似乎不切实际。
因此，当前的解决方案是 AWS EC2 和 RDS 实例(MySQL，我认为是 1 个表)。
在开始设置之前我想确认的是:
如果多个用户正在处理(并且偶尔修改)数据，这种安排可以管理冲突吗？例如，如果用户 A 使用 pandas 从查询构建数据帧，那么如果用户 B 尝试使用该查询中的记录，这些记录是否会被卡住？
我的假设是帧中的数据位于内存中，并且 SQL 数据库中的记录可以被其他人自由修改，直到数据帧被写回数据库，但我希望要么我错误或者这里有一个简单的解决方案(例如为每个用户或其他内容进行随机样本查询)。
最佳答案
pandas DataFrame 对象不直接与数据库交互。一旦你读入它，它就位于本地内存中。您必须使用 DataFrame.to_sql 之类的方法将更改写回 MySQL 数据库。有关读取和写入 SQL 表的更多信息，请参阅 pandas 文档 here .
关于python - 多个 pandas 用户连接到 SQL DB，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33205663/
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