dataframe to sql

使用pandas的to_sql时，还涉及到一些sql数据库的操作

在网上找到一段代码，很方便使用。来源：blog.csdn.net/qcyfred/article/details/78085243?locationNum=8&fps=1

不过得先自己使用sql语言命令建立起数据库（当然用python来建立也行，比较麻烦太多命令记不清楚了）

from sqlalchemy import create_engine  

db_info = {'user':'user',
    'password':'pwd',
    'host':'localhost',
    'database':'xx_db'
}  

engine = create_engine('mysql+pymysql://%(user)s:%(password)s@%(host)s/%(database)s?charset=utf8' % db_info,encoding='utf-8')    #这里直接使用pymysql连接
# engine = create_engine("mysql://root:@localhost:3306/webpy?charset=utf8",encoding="utf-8", echo=True)（之前用这个，结果报错没有mysqldb的包，正好之前用的就是pymysql我也没安装这个就换了）

不过这里得先安装一下sqlalchemy包

df.to_sql('t_trade_record',engine,index=False,if_exists=“xxx”）# 就可以把其生成在对应的数据库下的一张表了（注意第一个参数不需要.sql）

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遇到的问题：

1、如上：

我观察了一下我的dataframe里面，也没有出现一些这样的乱码东西，也不知道咋回事，但好像不影响最终结果

2.安装sqlalchemy时

但再试一下就成功了。。。

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更新：

https://stackoverflow.com/questions/32235696/pandas-to-sql-gives-unicode-decode-error  这里有一篇关于连接数据库的问答

ENGINE = create_engine("mssql+pymssql://" +
                       config.get_local('CEDS_USERNAME') + ':' +
                       config.get_local('CEDS_PASSWORD') + '@' +
                       config.get_local('CEDS_SERVER') + '/' +
                       config.get_local('CEDS_DATABASE'),
                       encoding="utf-8")

但我没试过上面的，应该可以吧