파이썬 pandas SQL 데이터 저장하기와 불러오기

Pandas를 사용하여 SQL 데이터베이스에 데이터를 저장하고 불러오는 방법에 대한 예시 코드와 함께 설명하겠습니다. 이를 위해 SQLite 데이터베이스를 사용하는 예시를 제공하겠습니다.

1. SQL 데이터베이스에 데이터 저장하기

• 데이터프레임을 SQL 데이터베이스에 저장하기:

데이터프레임을 SQL 데이터베이스에 저장하려면 'to_sql' 메서드를 사용합니다. 아래는 이를 수행하는 예시 코드입니다.

import pandas as pd
import sqlite3

# 샘플 데이터프레임 생성
data = {'이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        '나이': [25, 30, 35]}

df = pd.DataFrame(data)

# SQLite 데이터베이스 연결
conn = sqlite3.connect('sample.db')

# 데이터프레임을 SQLite 데이터베이스의 테이블로 저장
df.to_sql('테이블명', conn, if_exists='replace', index=False)

위 코드에서 'to_sql' 메서드를 사용하여 데이터프레임을 SQLite 데이터베이스에 '테이블명'이라는 테이블로 저장합니다. 'if_exists' 매개변수를 사용하여 테이블이 이미 존재할 때 덮어쓸 것인지 여부를 설정할 수 있습니다.

2. SQL 데이터베이스에서 데이터 불러오기

• SQL 데이터베이스에서 데이터프레임으로 데이터 불러오기:

SQL 데이터베이스에서 데이터를 불러오려면 'read_sql_query' 함수를 사용합니다. 아래는 이를 수행하는 예시 코드입니다.

import pandas as pd
import sqlite3

# SQLite 데이터베이스 연결
conn = sqlite3.connect('sample.db')

# SQL 쿼리를 사용하여 데이터 불러오기
query = 'SELECT * FROM 테이블명'
df = pd.read_sql_query(query, conn)

# 데이터프레임 내용 확인
print(df)

위 코드에서 'read_sql_query' 함수를 사용하여 SQL 데이터베이스에서 '테이블명' 테이블의 데이터를 데이터프레임으로 불러옵니다. 'query' 변수에 원하는 SQL 쿼리를 작성하여 원하는 데이터를 추출할 수 있습니다. 이렇게 하면 판다스를 사용하여 SQL 데이터베이스에 데이터를 저장하고 불러올 수 있습니다. 데이터베이스 종류에 따라 조금 다른 설정이 필요할 수 있으므로 데이터베이스 종류에 맞게 연결 및 설정을 조정해야 합니다.