Python携手SQL：数据库之旅，日期无畏

2024-02-18 01:39:17

征服SQL：探索Python如何将日期携手数据库

当Python遇到数据库，总能擦出令人赞叹的火花。这一次，我们关注的是日期，这种特殊的类型，需要我们细致入微的处理。借助Python的强大功能，我们将数据框中的数据批量插入到Oracle和Mysql数据库中，并通过SQL语句让日期类型数据顺利存入数据库。

Oracle，数据库世界的巨擘

首先，我们造访Oracle数据库。Python使用cx_Oracle库与Oracle数据库建立连接。通过精心设计的SQL语句，我们可以将数据框中的数据批量插入到Oracle表中。关键在于，我们需要将日期类型的数据转换为Oracle认可的格式，例如：

import cx_Oracle
import pandas as pd

# 与Oracle数据库建立连接
connection = cx_Oracle.connect('username', 'password', 'dsn')

# 获取数据框
df = pd.DataFrame({'日期': ['2023-02-28', '2023-03-01', '2023-03-02'], '数据': [10, 20, 30]})

# 将日期转换为Oracle认可的格式
df['日期'] = df['日期'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))

# 将数据框中的数据批量插入到Oracle表中
cursor = connection.cursor()
sql = "INSERT INTO table_name (日期, 数据) VALUES (:日期, :数据)"
cursor.executemany(sql, df.to_dict('records'))

# 提交事务并关闭连接
connection.commit()
cursor.close()
connection.close()

如此一来，日期类型的数据便安稳地存入Oracle数据库，等待着我们随时调用。

Mysql，自由开放的数据库

接下来，我们移步到Mysql数据库。Python使用pymysql库与Mysql数据库建立连接。同样，我们需要精心设计SQL语句，将数据框中的数据批量插入到Mysql表中。同样，我们需要将日期类型的数据转换为Mysql认可的格式，例如：

import pymysql
import pandas as pd

# 与Mysql数据库建立连接
connection = pymysql.connect('host', 'username', 'password', 'database')

# 获取数据框
df = pd.DataFrame({'日期': ['2023-02-28', '2023-03-01', '2023-03-02'], '数据': [10, 20, 30]})

# 将日期转换为Mysql认可的格式
df['日期'] = df['日期'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))

# 将数据框中的数据批量插入到Mysql表中
cursor = connection.cursor()
sql = "INSERT INTO table_name (日期, 数据) VALUES (%s, %s)"
cursor.executemany(sql, df.to_records(index=False))

# 提交事务并关闭连接
connection.commit()
cursor.close()
connection.close()