场景：pandas从excel中读取数据存入到mysql数据库中。

excel中的数据如下：

数据准备

import pandas as pd

file_path = './data/合并后的学生成绩信息表.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path)

查看数据的前几行：

查看索引：

给索引一个名字：

# 给索引一个名字
df.index.name = 'id'

再查看索引：

创建sqlalchemy 的引擎

SQLAlchemy 是 Python 的 SQL 工具包和对象关系映射器（ORM），它为应用程序开发者提供了完整的 SQL能与灵活性。

SQLAlchemy的官网地址：https://www.sqlalchemy.org/

如果没有安装SQLAlchemy，可以通过命令pip install SQLAlchemy进行安装。

需要安装SQLAlchemy的依赖库mysql-connector-python，使用命令pip install mysql-connector-python可以安装 MySQL 官方驱动。

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy import text

# mysql+mysqlconnector中的mysql表示使用MySQL数据库，mysqlconnector是MySQL的一个python驱动程序mysql-connector-python
# user_name:password表示连接数据库的用户名和密码
# 127.0.0.1:3306表示ySQL数据库运行在本地机器上，监听端口是3306
# database_name 表示要连接的数据库名称
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://user_name:password@127.0.0.1:3306/database_name', echo=False)

场景1：每次覆盖整个表

函数语法：

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

如果参数if_exists=‘replace’：插入新值之前drop表。

# student_info要创建的数据库表的名字
# if_exists='replace'表示插入新值之前drop表
df.to_sql(name='student_info', con=engine, if_exists='replace')

运行，然后到数据库中查看，表已经创建成功了，数据也插入成功了：

查看建表语句：

with engine.connect() as connection:
    result = connection.execute(text('show create table student_info'))
    print(result)
    first_row = result.first()

输出：

查询表中有多少行数据：

with engine.connect() as connection:
    result = connection.execute(text('select count(*) from student_info'))
    print(result.first())

输出：

取前5行：

with engine.connect() as connection:
    result = connection.execute(text('select * from student_info limit 5')).fetchall()   

场景2：当数据表存在时，每次新增数据

先构造一个新的df：

df_new = df.loc[:5, :]

在已存在的表中插入数据：

# if_exists='append'表示在已存在的表中插入数据，不drop表
df_new.to_sql(name='student_info', con=engine, if_exists='append')

输出：

取出 id <= 5的行：

with engine.connect() as connection:
    result = connection.execute(text('select * from student_info where id <= 5')).fetchall()    

可以看到，因为表中已经有数据了，再插入相同的数据，会导致数据重复。

问题解决：先从表中删除跟将要插入数据重复的记录，然后再插入。

查看要插入的数据的索引：

在表中删除跟将要插入的数据重复的记录：

with engine.connect() as connection:
    for id in df_new.index:
        sqlstr = f'delete from student_info where id = {id}'
        print(sqlstr)
        connection.execute(text(sqlstr))
    connection.commit()

输出：

再看看表中 id <=5 的记录还有没有了：

with engine.connect() as connection:
    result = connection.execute(text('select * from student_info where id <= 5')).fetchall() 

说明记录被删掉了。

现在查看表中记录的行数：

with engine.connect() as connection:
    sqlstr = f'select count(*) from student_info'
    result = connection.execute(text(sqlstr)).first()
    print(result)

输出：

下面新增数据到表中：

df_new.to_sql(name='student_info', con=engine, if_exists='append')

输出：

现在查看 id <= 5的记录：

with engine.connect() as connection:
    result = connection.execute(text('select * from student_info where id <= 5')).fetchall()   

看看表的总记录数：

with engine.connect() as connection:
    result = connection.execute(text('select count(*) from student_info')).first()
    print(result)

输出：