Pandy Napisz tabelę do MySQL: "nie można przywrócić"

Question

Potrzebuję pomocy, aby to zadziałało. Mam pd.DataFrame (df), które muszę załadować do bazy danych MySQL. Nie rozumiem, co oznacza komunikat o błędzie i jak go naprawić.

Każda pomoc będzie bardzo ceniona.

To co próbowałem:

import MySQLdb 
    from pandas.io import sql 

    #METHOD 1 
    db=MySQLdb.connect(host="***",port=***,user="***",passwd="***",db="***") 
    df.to_sql(con=db, name='forecast', if_exists='replace', flavor='mysql') 
    ##Also tried 
    sql.write_frame(df, con=db, name='forecast', if_exists='replace', flavor='mysql') 

    **DatabaseError**: Execution failed on sql: SHOW TABLES LIKE %s 
    (2006, 'MySQL server has gone away') 
    unable to rollback 


    #METHOD 2: using sqlalchemy 
    from sqlalchemy import create_engine 

    engine = create_engine("mysql+mysqldb://**username***:**passwd**@***host***:3306/**dbname**") 
    conn = engine.raw_connection() 
    df.to_sql(name='demand_forecast_t', con=conn,if_exists='replace', flavor='mysql',index=False, index_label='rowID') 
    conn.close() 

Komunikat o błędzie jest:

**OperationalError**: DatabaseError: Execution failed on sql: SHOW TABLES LIKE %s 
(2006, 'MySQL server has gone away') unable to rollback 

Answer 1

Podczas korzystania SQLAlchemy, należy przekazać silnik, a nie surowe połączenie:

engine = create_engine("mysql+mysqldb://...") 
df.to_sql('demand_forecast_t', engine, if_exists='replace', index=False) 

Zapisywanie do MySQL bez sqlalchemy (czyli z określeniem flavor='mysql') jest przestarzałe.

Gdy problem polega na tym, że masz zbyt dużą ramkę do pisania na raz, możesz użyć słowa kluczowego chunksize (patrz: docstring). Np .:

df.to_sql('demand_forecast_t', engine, if_exists='replace', chunksize=10000) 

Answer 2

Udało mi się rozwiązać ten problem. Próbowałem załadować duży stół do MySQL, w wyniku czego otrzymałem błąd. Prosta pętla do przesłania danych w porcjach rozwiązała problem! Wielkie dzięki dla wszystkich, którzy odpowiedzieli.

Answer 3

Dla mnie ta została ustalona przy użyciu

MySQLdb.connect("127.0.0.1","root","","db") 

zamiast

MySQLdb.connect("localhost","root","","db") 

a następnie

df.to_sql('df',sql_cnxn,flavor='mysql',if_exists='replace', chunksize=100) 

Answer 4

Możesz napisać pandy dataframe w tabeli mysql używając smak MySQL (z podłączeniem DBAPI) w następujący sposób:

Krok 1: zainstalować moduł MySQLdb - $ sudo apt-get install python-dev libmysqlclient-dev następnie $ pip install MySQL-python

step2: nawiązywanie połączenia z MySQL import MySQLdb con = MySQLdb.connect("hostname","username","password","databasename")

Krok 3: Zapisz pandy dataframe w tabeli mysql przy użyciu df.to_sql df.to_sql('TableName',con = con,flavor='mysql',if_exists='replace', chunksize=100)