【Pandas】データフレームをMySQLのテーブルに追加する

こんにちは、みなさん。今回は、Pythonのpandasを使ってMySQLのテーブルにデータを追加する方法について解説します。この方法は、プログラミング初心者でも簡単に実装できるので、ぜひ参考にしてください。

Contents

前準備
MySQLにデータを追加する方法
まとめ

前準備

必要なライブラリをインストールします

$ pip install pymysql
$ pip install sqlalchemy

MySQLにデータを追加する方法

Mysqlに接続する

Pythonのpandasを使って、MySQLにデータを追加する方法を紹介します。まずは、必要なライブラリをインポートします。

import pandas as pd
import pymysql.cursors
from sqlalchemy import create_engine

次に、MySQLに接続するための情報を設定します。以下は、ホスト名・ユーザー名・パスワード・データベース名を設定する例です。

host = 'localhost' # ローカルホスト
port = 3306 # ポート番号
user = 'user_name' # ユーザー名
passwd = 'password' # パスワード
db = 'database_name' # データベース名

この情報を使って、MySQLと接続します。

engine = create_engine(f"mysql+pymysql://{user}:{passwd}@{host}:{port}/{db}", echo=False)

次に、追加するデータを用意します。以下は、テスト用のデータを作る例です。

df = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4], 'name': ['John', 'Linda', 'Mike', 'Sara'], 'age': [30, 25, 40, 18]})

これで、データの用意ができました。

df.to_sql()でデータフレームをテーブルに追加する

最後に、データをMySQLに追加します。

df.to_sql(con=engine, name='test_table', if_exists='append', index=False)

このコードで、以下のようなテーブルが作成され、データが追加されます。

“`
+—-+——+—–+
| id | name | age |
+—-+——+—–+
| 1 | John | 30 |
| 2 | Linda| 25 |
| 3 | Mike | 40 |
| 4 | Sara | 18 |
+—-+——+—–+
“`

df.to_sql()の引数について

pandas.DataFrame.to_sql() メソッドの引数について解説していきます。このメソッドは、pandasのデータフレームをSQLデータベースに保存するために使用されます。このメソッドには、以下の引数があります。

1. name: データベースに保存するテーブルの名前
2. con: データフレームを保存するために使用されるSQLアルクエリーへの接続
3. schema: データベースのスキーマを指定する
4. if_exists: 保存するテーブルが存在する場合の処理方法
5. index: データフレームのインデックスに名前を付けるかどうか
6. index_label: インデックスに名前を付ける場合に使用される名前
7. chunksize: データをチャンクに分割して保存する場合の大きさ

まず、nameの引数は保存するテーブルの名前を指定します。この引数が必須です。

次に、conの引数は、データフレームを保存するために使用されるSQLデータベースへの接続です。これは、SQLite、MySQL、PostgreSQLなどのSQLデータベースへの接続を提供するPythonライブラリであるSQLAlchemyを使用して、生成されます。そのため、この引数は必須です。

次に、schemaの引数は、データベースのスキーマを指定することができます。これは安全性を高めるために使用されます。スキーマを指定することで、テーブルが正しい場所に保存されることが保証されます。

次に、if_existsの引数は、保存するテーブルがすでに存在する場合にどのように処理するかを指定するために使用されます。オプションとしては、「fail」、「replace」、「append」の3つがあります。例えば、if_exists=’append’を指定すると、既存のテーブルに追加することができます。しかし、注意が必要です。if_exists=’replace’を指定すると、既存のテーブルが削除され書き換えられてしまうことがあるため、データの消失が劇的に起こる恐れがあります。

次に、indexの引数は、データフレームのインデックスに名前を付ける際に使用されます。これはオプションであり、デフォルトではTrueに設定されています。つまり、デフォルトでインデックスに名前が付けられます。

次に、index_labelの引数は、インデックスに名前を付ける場合に使用される名前を指定するために使用されます。この引数は、indexの引数がTrueに設定されている場合に使用されます。これはオプションであり、デフォルトではNoneに設定されています。つまり、名前がなにもつけられません。

最後に、chunksizeの引数は、データをチャンクに分割して保存することができる大きさを指定するために使用されます。これはオプションであり、デフォルトではNoneに設定されています。チャンクサイズを指定すると、データフレームが大きすぎる場合にメモリのオーバーフローを防ぐことができます。

以上、pandas.DataFrame.to_sql() メソッドの引数について解説しました。データベースに保存する方法は、その種類によって異なるため、適切に指定して使用してください。また、if_existsの処理には十分に注意して、大事なデータを削除しないようにしてください。

まとめ

以上で、Pythonのpandasを使ってMySQLにデータを追加する方法について説明しました。プログラミング初心者でも、簡単に実装できるので、ぜひ参考にしてください。もし、分からない点があれば、遠慮なくコメント欄に書き込んでください。それでは、Happy coding!