SQLAlchemy を使って Pandas のデータをDBに保存する - Qiita
概要 Python の O/R マッパー SQLAlchemy に関するメモ。 前提 Python 3 SQLAlchemy + MySQL を使ってみる（その１） import pandas as pd import sqlalchemy as sa df = pd.DataFrame({'point': [100]}) print(df) url = 'mysql+pymysql://root:@localhost/test_db?charset=utf8' engine = sa.create_engine(url, echo=True) df.to_sql('test1', engine, index=False, if_exists='append') これで MySQL の test_db データベース上で test1 テーブルの point カラムに 100 という数値が挿入
Pythonを利用してcsvファイルをDBにインポートする - Qiita
始めに Pythonを利用して、csvファイルをそのままpostgresqlにインポートするスクリプトを作成した。sqlaclchemyとpandasを利用することで、テーブルの作成の手間がなくなったり、DBの違いも吸収できるようになった。 postgresqlの準備 実験用のpsotgresqlは、docker-composeを利用して立ち上げる。 version: '3' services: postgres: image: postgres:10 container_name: postgresql ports: - "5432:5432" environment: POSTGRES_USER: postgresql_user POSTGRES_PASSWORD: postgresql_password volumes: - ./db:/var/lib/postgresql/data
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