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python - 将 .sql 数据库转储转换为 pandas 数据框

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-03 18:46:29 25 4
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我有一个包含数据库转储的 .sql 文件。我更愿意将此文件放入 pandas 数据框中,以便我可以查看数据并对其进行操作。愿意采取任何解决方案,但需要明确的说明,我以前从未使用过 .sql 文件。

文件结构如下:

-- MySQL dump 10.13  Distrib 8.0.11, for Win64 (x86_64)
--
-- Host: localhost Database: somedatabase
-- ------------------------------------------------------
-- Server version 8.0.11

DROP TABLE IF EXISTS `selected`;
CREATE TABLE `selected` (
`date` date DEFAULT NULL,
`weekday` int(1) DEFAULT NULL,
`monthday` int(4) DEFAULT NULL,
... [more variables]) ENGINE=somengine DEFAULT CHARSET=something COLLATE=something;

LOCK TABLES `selected` WRITE;
INSERT INTO `selected` VALUES (dateval, weekdayval, monthdayval), (dateval, weekdayval, monthdayval), ... (dateval, weekdayval, monthdayval);
INSERT INTO `selected` VALUES (...), (...), ..., (...);
... (more insert statements) ...
-- Dump completed on timestamp

最佳答案

你应该为此使用 sqlalchemy 库: https://docs.sqlalchemy.org/en/13/dialects/mysql.html

或者你可以使用这个: https://pynative.com/python-mysql-database-connection/

第二个选项可以更容易地将数据加载到 mysql,因为您可以将 sql 文件文本作为查询对象并将其传递给连接。

像这样:

import mysql.connector
connection = mysql.connector.connect(host='localhost',
database='database',
user='user',
password='pw')
query = yourSQLfile
cursor = connection.cursor()
result = cursor.execute(query)

加载表后,您可以使用 sqlalchemy 创建引擎以将 pandas 连接到数据库,然后只需使用 pandas read_sql() 命令将表加载到数据框对象。

另一个注意事项是,如果您只想操作数据,您可以从 sql 文件中获取值语句,并在需要时使用它手动填充数据框。只需将“值 (....),(....),(....)”更改为 mydict = {[....],[....],[....] } 并将其加载到数据框。或者,您可以将 values 语句转储到 excel 并删除括号并在列中添加文本,为其提供标题并保存,然后将其从 excel 加载到数据框。或者只是在 excel 中操作它(您甚至可以使用 concat 公式重新创建 sql 值语法并替换 sql 文件中的数据)。这实际上取决于您的最终目标是什么。

很抱歉您没有在这里得到及时的答复。

关于python - 将 .sql 数据库转储转换为 pandas 数据框,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51368733/

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