Utilice pandas para operar bases de datos Oracle y MySQL

Una gran parte de la poderosa capacidad de procesamiento de datos de Python proviene de Pandas. Pandas no se limita a leer archivos locales sin conexión, sino que también puede leer datos de bases de datos en línea y luego volver a escribirlos en la base de datos después del procesamiento. Pandas establece principalmente un enlace con la base de datos en sqlalchemy y admite bases de datos convencionales como Mysql, postgresql, Oracle, MS SQLServer y SQLite.

SQLAlchemy

SQLAlchemy es un software de código abierto bajo el lenguaje de programación Python. Proporciona un kit de herramientas SQL y herramientas de mapeo relacional de objetos (ORM), emitidas bajo la licencia MIT. Puede instalar el módulo SQLAlchemy usando el comando pip:

pip install sqlalchemy

El módulo SQLAlchemy proporciona la función create_engine () para inicializar la conexión de la base de datos. SQLAlchemy usa una cadena para representar la información de la conexión:

'Tipo de base de datos + nombre del controlador de la base de datos: // nombre de usuario: contraseña @ dirección de la máquina: número de puerto / nombre de la base de datos'

Pandas lee y escribe la base de datos MySQL

Necesitamos las siguientes tres bibliotecas para implementar Pandas para leer y escribir bases de datos MySQL:

• pandas
• pymysql
• sqlalchemy

Crea una conexión a la base de datos:

connect = create_engine ('mysql + pymysql: // nombre de usuario: contraseña @ host: puerto / dbname')

Lea la tabla en la base de datos MySQL como un DataFrame en pandas:

sql = 'select * from test'
data = pd.read_sql(sql,connect)

Almacene el DataFrame en pandas en la base de datos MySQL:

data.to_sql('tablename', connect, index=False, if_exists='append')

Entre ellos, if_exists tiene tres parámetros, 'fail': si la tabla existe, el depósito falla

                                               'reemplazar': Si la tabla existe, reemplace

                                               'Si la tabla existe', escriba adicional

Pandas lee y escribe la base de datos Oracle

Necesitamos las siguientes tres bibliotecas para implementar Pandas para leer y escribir bases de datos MySQL:

• pandas
• cx_Oracle
• sqlalchemy

Crear conexión a la base de datos:

connect = create_engine ('oracle: // nombre de usuario: contraseña @ host: puerto / sid')

Lea la tabla en la base de datos de Oracle como un DataFrame en pandas:

sql = 'select * from test'
data = pd.read_sql(sql,connect)

Almacene el DataFrame en pandas en la base de datos de Oracle:

data.to_sql('tablename', connect, index=False, if_exists='append')