Python, MySQL, Pandas를 사용하여 SQLAlchemy의 to_sql을 통해 MySQL 데이터베이스에 쓰는 방법

Python, MySQL, Pandas를 사용하여 SQLAlchemy의 to_sql을 통해 MySQL 데이터베이스에 쓰는 방법

먼저, 다음 라이브러리를 설치해야 합니다.

• python
• mysqlclient
• pandas
• sqlalchemy

데이터 준비

다음으로, Pandas DataFrame을 준비해야 합니다. DataFrame은 테이블 형식의 데이터 구조를 가지고 있으며, MySQL 데이터베이스에 저장할 데이터를 담고 있습니다.

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    "name": ["John", "Jane", "Alice"],
    "age": [20, 25, 30],
    "city": ["New York", "London", "Paris"]
})

SQLAlchemy 엔진 생성

다음으로, SQLAlchemy 엔진을 생성해야 합니다. 엔진은 Python 프로그램과 MySQL 데이터베이스 간의 연결 역할을 합니다.

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine("mysql+mysqlconnector://[user]:[password]@[host]:[port]/[database]")

DataFrame을 MySQL 테이블에 저장

마지막으로, to_sql() 메서드를 사용하여 DataFrame을 MySQL 테이블에 저장할 수 있습니다.

data.to_sql("users", con=engine, if_exists="append", index=False)

코드 설명

• to_sql() 메서드의 첫 번째 인수는 저장할 테이블 이름입니다.
• con 인수는 SQLAlchemy 엔진 객체를 지정합니다.
• if_exists 인수는 테이블이 존재할 경우 처리 방식을 지정합니다.
  • "append": 기존 테이블에 데이터를 추가합니다.
  • "replace": 기존 테이블을 삭제하고 새 테이블을 생성합니다.
  • "fail": 테이블이 존재하면 오류를 발생시킵니다.
• index 인수는 DataFrame의 인덱스를 테이블에 저장할지 여부를 지정합니다.

예제 코드

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 데이터 준비
data = pd.DataFrame({
    "name": ["John", "Jane", "Alice"],
    "age": [20, 25, 30],
    "city": ["New York", "London", "Paris"]
})

# SQLAlchemy 엔진 생성
engine = create_engine("mysql+mysqlconnector://[user]:[password]@[host]:[port]/[database]")

# DataFrame을 MySQL 테이블에 저장
data.to_sql("users", con=engine, if_exists="append", index=False)

• 이 코드는 users라는 이름의 MySQL 테이블에 data DataFrame을 저장합니다.
• users 테이블은 이미 존재한다고 가정하며, if_exists 인수를 "append"로 설정하여 기존 테이블에 데이터를 추가합니다.
• index 인수를 False로 설정하여 DataFrame의 인덱스를 테이블에 저장하지 않습니다.

사용 전 확인 사항

• 코드를 실행하기 전에 다음 사항을 확인하십시오.
  • [user], [password], [host], [port], [database]를 자신의 MySQL 환경에 맞게 변경하십시오.
  • users 테이블이 이미 존재하지 않으면 미리 만들어 놓으십시오.

참고

• 이 코드는 기본적인 예시이며, 필요에 따라 수정할 수 있습니다.
• to_sql() 메서드는 다양한 옵션을 제공합니다. 자세한 내용은 Pandas 문서를 참조하십시오.

대체 방법

to_csv() 메서드를 사용하여 DataFrame을 CSV 파일로 저장한 후, LOAD DATA INFILE SQL 명령을 사용하여 MySQL 테이블에 로드할 수 있습니다.

data.to_csv("data.csv", index=False)

# MySQL 명령
LOAD DATA INFILE 'data.csv'
INTO TABLE users
FIELDS TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\n'
IGNORE 1 ROWS;

MySQL Connector Python API 사용

MySQL Connector Python API를 사용하여 직접 MySQL 데이터베이스에 쿼리를 실행할 수 있습니다.

import mysql.connector

# MySQL 연결
connection = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="root",
    password="password",
    database="database"
)

# 커서 생성
cursor = connection.cursor()

# 쿼리 실행
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age, city) VALUES (%s, %s, %s)", ("John", 20, "New York"))

# 커서 닫기
cursor.close()

# 연결 닫기
connection.close()

SQLAlchemy ORM을 사용하여 Python 객체와 MySQL 테이블을 매핑할 수 있습니다.

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, ForeignKey
from sqlalchemy.orm import declarative_base, sessionmaker

# Base 모델 정의
Base = declarative_base()

# User 모델 정의
class User(Base):
    __tablename__ = "users"

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    age = Column(Integer)
    city = Column(String)

# 엔진 생성
engine = create_engine("mysql+mysqlconnector://[user]:[password]@[host]:[port]/[database]")

# 세션 메이커 생성
Session = sessionmaker(bind=engine)

# 세션 시작
session = Session()

# User 객체 생성
user = User(name="John", age=20, city="New York")

# 세션에 추가
session.add(user)

# 세션 커밋
session.commit()

# 세션 닫기
session.close()

• 위에 제시된 방법들은 각각 장단점이 있습니다. 상황에 따라 적절한 방법을 선택하십시오.
• Pandas to_sql() 메서드는 간단하지만, 옵션이 제한적입니다.
• MySQL Connector Python API는 더 많은 옵션을 제공하지만, 코드가 더 복잡해집니다.
• SQLAlchemy ORM은 객체 지향 프로그래밍 방식으로 데이터베이스를操作할 수 있지만, 학습 곡선이 더 가파릅니다.