pandas mysql如何使用Dataframe更新一些行列答案

【问题标题】：pandas mysql How to update some columns of rows using a Dataframepandas mysql如何使用Dataframe更新一些行列
【发布时间】：2022-01-22 21:29:07
【问题描述】：

我的数据格式为：

list_data = [{'id': '1', 'city': 'Tokyo', 'country': 'Japan'},
             {'id': '2', 'city': 'Noida', 'country': 'India'},
             {'id': '3', 'city': 'Seoul', 'country': 'South korea'}]

df_data = pd.Dataframe(list_data)

数据库表：

id	colour	code
1	white	125
2	red	48
3	pink	56
4	yellow	456
5	white	213

这是一个例子。通常会有更多行需要更新。
我想更新 id 为 1、2、3 的行的“城市”和“国家”列。

一次更新数据库表的代码是什么？

【问题讨论】：

您可以使用事务。
@Zaki 你能详细说明一下吗？我是新手，所以对某些术语不太熟悉。

标签： python mysql pandas sqlalchemy

【解决方案1】：

如果您将使用 pandas 来写入数据库，那么您会发现使用 SQLAlchemy 而不是原始 DBAPI 连接更有优势。在这种情况下：

from pprint import pprint

import pandas as pd
import sqlalchemy as sa

engine = sa.create_engine("mysql+mysqldb://scott:tiger@localhost:3307/mydb")

# create the test environment
#
with engine.begin() as conn:
    conn.exec_driver_sql("DROP TABLE IF EXISTS table1")
    conn.exec_driver_sql(
        """
        CREATE TABLE table1 (
        id int primary key,
        colour varchar(50),
        city varchar(50),
        code varchar(50),
        country varchar(50)
        )
        """
    )
    conn.exec_driver_sql(
        """
        INSERT INTO table1 (id, colour, code) VALUES 
        (1, 'white', '125'),
        (2, 'red', '48'),
        (3, 'pink', '56'),
        (4, 'yellow', '456'),
        (5, 'white', '213')
        """
    )

list_data = [
    {"id": "1", "city": "Tokyo", "country": "Japan"},
    {"id": "2", "city": "Noida", "country": "India"},
    {"id": "3", "city": "Seoul", "country": "South korea"},
]
df_data = pd.DataFrame(list_data)

# run the test
#
with engine.begin() as conn:
    sql = """
    UPDATE table1 SET city = :city, country = :country
    WHERE id = :id
    """
    params = df_data.to_dict("records")
    conn.execute(sa.text(sql), params)

    pprint(conn.exec_driver_sql("SELECT * FROM table1").fetchall())
    """
    [(1, 'white', 'Tokyo', '125', 'Japan'),
     (2, 'red', 'Noida', '48', 'India'),
     (3, 'pink', 'Seoul', '56', 'South korea'),
     (4, 'yellow', None, '456', None),
     (5, 'white', None, '213', None)]
    """

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用 prepared statement 和 executemany 方法，例如

import pandas as pd
import mysql.connector
from mysql.connector import Error

con = mysql.connector.connect(host='localhost',
                              database='mydbname',
                              user='myschema',
                              password='mypwd')

cur = con.cursor()

list_data = [{'id': '1', 'city': 'Tokyo', 'country': 'Japan'},
{'id': '2', 'city': 'Noida', 'country': 'India'},
{'id': '3', 'city': 'Seoul', 'country': 'South korea'}]

df_data = pd.DataFrame(list_data)
val = df_data[["city","country","id"]].values.tolist()

qry = "UPDATE tab SET city = %s, country = %s WHERE id = %s"
cur.executemany(qry, val)
con.commit()

【讨论】：