pandas數據庫操作

pd.to_sql(self, name, con, schema=None, if_exists='fail', index=True,index_label=None, chunksize=None, dtype=None, method=None)

將DataFrame對象中的記錄寫入到sql數據庫
name：表的名稱
con:sqlalchemy創建的數據庫的鏈接
if_exists：如果數據庫中存在同名表怎麼辦，‘replace'表示將表原來數據刪除放入當前數據；‘append'表示追加；‘fail'則表示將拋出異常，結束操作，默認是‘fail'；
index：boolean值，表示是否將DataFrame的index也作爲表的列存儲。
chunksize：設置一次入庫的大小

pd.read_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None,coerce_float=True, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None)
讀取數據表記錄到DataFrame對象
table_name：表的名稱
con:sqlalchemy創建的數據庫的鏈接
chunksize：設置一次讀取的大小

範例：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

df_obj = pd.read_excel('./data.xlsx')
print(df_obj)

engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/job_pro')
df_obj.to_sql(name='cells_fee', con=engine, chunksize=1000, if_exists='replace', index=None)

original_data = pd.read_sql_table('cells_fee', engine)
print(original_data)