Pandas DataFrame to SQL Table

pandas dataframe으로 수집해놓은 데이터셋 자체를 sql에 table로 저장하는 방법 중에 sqlalchemy가 있다. 

사실 아직 sqlalchemy가 어떤 원리로 만들어진 건지는 정확하게는 모르겠다. 

그러나 까먹기 전에 여기에 기록해놓으려고 한다. 

 

일단 sqlalchemy를 사용하기 위해서는 sqlalchemy를 설치해야한다. 

pip install sqlalchemy

 

import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine
pymysql.install_as_MySQLdb()
import MySQLdb

 

 

그 다음 create_engine을 통해 해당 DB로 접속이 가능하도록 engine을 생성한다. 

engine = create_engine("mysql+mysqldb://"(id)":"+"(pwd)"+"(@mysql_address:port/database)", encoding='utf-8')
conn = engine.connect()

data.to_sql(name='(table_name)',con=engine,if_exists='append',index=False)
conn.close()

sqlalchemy의 create_engine을 통해서 자료를 넣으면 아주 빠른 속도로 dataframe을 sql table에 넣을 수 있다.

테이블은 자료를 넣기 전에 미리 생성해놓도록 한다