Use o pandas para operar bancos de dados Oracle e MySQL

Uma grande parte da poderosa capacidade do Python de processar dados vem do Pandas. O Pandas não se limita a ler arquivos offline locais, mas também pode ler dados do banco de dados online e, em seguida, gravá-los de volta no banco de dados após o processamento. O Pandas principalmente estabelece um link com o banco de dados no modo sqlalchemy e oferece suporte a bancos de dados convencionais como Mysql, postgresql, Oracle, MS SQLServer e SQLite.

SQLAlchemy

SQLAlchemy é um software de código aberto na linguagem de programação Python. Fornece kit de ferramentas SQL e ferramentas de mapeamento objeto-relacional (ORM), emitidas sob a licença do MIT. Você pode instalar o módulo SQLAlchemy usando o comando pip:

pip install sqlalchemy

O módulo SQLAlchemy fornece a função create_engine () para inicializar a conexão do banco de dados. SQLAlchemy usa uma string para representar as informações de conexão:

'Tipo de banco de dados + nome do driver do banco de dados: // nome de usuário: senha @ endereço da máquina: número da porta / nome do banco de dados'

Pandas lêem e gravam banco de dados MySQL

Precisamos das três bibliotecas a seguir para implementar o Pandas para ler e gravar bancos de dados MySQL:

• pandas
• pymysql
• sqlalchemy

Crie uma conexão de banco de dados:

connect = create_engine ('mysql + pymysql: // nome de usuário: senha @ host: porta / dbname')

Leia a tabela no banco de dados MySQL como um DataFrame no pandas:

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

Armazene o DataFrame no pandas no banco de dados MySQL:

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

Entre eles, if_exists tem três parâmetros, 'fail': se a tabela existe, o depósito falha

                                               'substituir': se a tabela existir, substitua

                                               'Se a tabela existir', escreva adicional

Pandas lêem e gravam banco de dados Oracle

Precisamos das três bibliotecas a seguir para implementar o Pandas para ler e gravar bancos de dados MySQL:

• pandas
• cx_Oracle
• sqlalchemy

Criar conexão de banco de dados:

connect = create_engine ('oracle: // nome de usuário: senha @ host: porta / sid')

Leia a tabela no banco de dados Oracle como um DataFrame no pandas:

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

Armazene o DataFrame em pandas no banco de dados Oracle:

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