将数据帧或numpy数组导出到MySQL

我正在使用python将一个大型矩阵（形状大约为3000*3000）导出到MySQL中

现在我正在使用MySQLdb插入这些值，但它太麻烦，效率太低。这是我的密码：

# -*- coding:utf-8 -*-


import MySQLdb
import numpy as np
import pandas as pd
import time


def feature_to_sql_format(df):
    df = df.fillna(value='')
    columns = list(df.columns)
    index = list(df.index)
    index_sort = np.reshape([[int(i)] * len(columns) for i in index], (-1)).tolist()
    columns_sort = (columns * len(index))
    values_sort = df.values.reshape(-1).tolist()
    return str(zip(index_sort, columns_sort, values_sort))[1: -1].replace("'NULL'", 'NULL')


if __name__ == '__main__':
    t1 = time.clock()
    df = pd.read_csv('C:\\test.csv', header=0, index_col=0)
    output_string = feature_to_sql_format(df)
    sql_CreateTable = 'USE derivative_pool;DROP TABLE IF exists test1;' \
                      'CREATE TABLE test1(date INT NOT NULL, code VARCHAR(12) NOT NULL, value FLOAT NULL);'
    sql_Insert = 'INSERT INTO test (date,code,value) VALUES ' + output_string + ';'
    con = MySQLdb.connect(......)
    cur = con.cursor()
    cur.execute(sql_CreateTable)
    cur.close()
    cur = con.cursor()
    cur.execute(sql_Insert)
    cur.close()
    con.commit()
    con.close()
    t2 = time.clock()
    print t2 - t1

它总共消耗274秒左右

我想知道是否有一种更简单的方法来实现这一点，我考虑将矩阵导出到csv，然后使用LOAD DATA Infle进行导入，但这也太复杂了

我注意到，在pandas文档中，pandas dataframe有一个函数用于_sql，在中，您可以将“flavor”设置为“mysql”，即：

df.to_sql(con=con, name=name, flavor='mysql')

但现在我的熊猫版本是，味道降低到只有“sqlite”。。。。。。我仍然尝试使用

df.to_sql(con=con, name=name, flavor='sqlite')

这给了我一个错误

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有什么方便的方法可以做到这一点吗？

以后的pandas版本支持SQLalchemy连接器，而不是

flavor=“mysql”

首先，安装依赖项：

pip install mysql-connector-python-rf==2.2.2
pip install MySQL-python==1.2.5
pip install SQLAlchemy==1.1.1

然后创建引擎：

from sqlalchemy import create_engine
connection_string= "mysql+mysqlconnector://root:@localhost/MyDatabase"
engine = create_engine(connection_string)

然后您可以使用

df.to_sql（…）

：

以下是您可以在MYSQL中执行的加快数据加载的一些操作：

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
SET UNIQUE_CHECKS = 0;
SET SESSION tx_isolation='READ-UNCOMMITTED';
SET sql_log_bin = 0;
#LOAD DATA LOCAL INFILE....
SET UNIQUE_CHECKS = 1;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
SET SESSION tx_isolation='READ-REPEATABLE';

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可能重复的感谢它的工作，但问题是我尝试了它，它需要更长的时间！有没有办法缩短这个过程？我的csv大约是3000*3000，csv格式的文件只需要100米。我不明白为什么要花这么长时间…@DirkPaul您的CSV有3000行和3000列？是的，但它对SQL来说太大了，所以我必须将其转换为一维（行数、列数、值），这应该不会花太长时间。。。不过，您可以做一些事情来加快mysql的加载速度。请看编辑。非常感谢~让我试试

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
SET UNIQUE_CHECKS = 0;
SET SESSION tx_isolation='READ-UNCOMMITTED';
SET sql_log_bin = 0;
#LOAD DATA LOCAL INFILE....
SET UNIQUE_CHECKS = 1;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
SET SESSION tx_isolation='READ-REPEATABLE';