15주차 화 1128(테이블 저장하기) :: newb

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  • 15주차 화 1128(테이블 저장하기)
    광주인력개발원 일일포스팅(메모장) 2023. 11. 28. 16:56
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    file_path = "./01_data/new_data.csv"
    df = pd.read_csv(file_path)
    df
    
    	년도	시간	전력량
    0	2021-01-01	1시	64942
    1	2021-01-01	2시	62593
    2	2021-01-01	3시	60905
    3	2021-01-01	4시	59889
    4	2021-01-01	5시	59638
    ...	...	...	...
    8755	2021-12-31	20시	72976
    8756	2021-12-31	21시	71602
    8757	2021-12-31	22시	69383
    8758	2021-12-31	23시	68874
    8759	2021-12-31	24시	70123
    8760 rows × 3 columns

     

    """
    <테이블 설계하기>
     - 테이블명, 컬럼명, 컬럼타입, null 여부에 대한 정의가 필요함
     (산출물)
     - 테이블정의서 
     - ERD
     - 스크립트명세서
    """

     

    """
    <데이터 저장시에 유용한 라이브러리>
     - sqlalchemy
     - 설치 : pip install sqlalchemy
     
    <데이터 조회시에 유용한 라이브러리>
     - pymysql
     - 설치 : conda install -c conda-forge pymysql
     - 설치 : pip install pymysql
     
    """
    
    from sqlalchemy import create_engine
    import pymysql

     

    DB 연결하기
    
    ### 연결정보 작성
    db_connection_info = "mysql+pymysql://gjuser:dbdb@localhost:3306/gjdb"
    
    ### Database 컨넥션(연결)하기
    db_connection = create_engine(db_connection_info)
    db_connection
    
    Engine(mysql+pymysql://gjuser:***@localhost:3306/gjdb)

     

    데이터프레임을 Table에 저장시키기
    
    ### 데이터프레임의 컬럼명을 테이블의 컬럼명과 같게 수정
    # - 데이터프레임의 컬럼명 수정하기
    df.columns = ["ymd", "time", "power"]
    df
    
    # - 특정 컬럼명만 수정하고자 할때
    # - df.columns = [{"년도" : "ymd"}]
    
    	ymd	time	power
    0	2021-01-01	1시	64942
    1	2021-01-01	2시	62593
    2	2021-01-01	3시	60905
    3	2021-01-01	4시	59889
    4	2021-01-01	5시	59638
    ...	...	...	...
    8755	2021-12-31	20시	72976
    8756	2021-12-31	21시	71602
    8757	2021-12-31	22시	69383
    8758	2021-12-31	23시	68874
    8759	2021-12-31	24시	70123
    8760 rows × 3 columns

     

    ### 데이터 저장하기
    # - name : 테이블 명
    # - con : DB접속정보
    # - index : 데이터프레임의 인덱스값을 포함할지 여부(True 포함, False 미포함)
    # - if_exists 
    #   * append  : 데이터를 기존 테이블에 추가
    #   * fail    : 아무 동작 하지 않기
    #   * replace : 동일한 테이블이 존재하면 기존 데이터를 삭제하고 새로운 데이터로 저장
    df.to_sql(name="time_power_demand",
              con=db_connection,
              index=False,
              if_exists="append")
              
    8760

     

    데이터베이스 자원 반환(접속 끊기)
    
    ### 연결 종료하기
    db_connection.dispose()

     

     

    데이터 조회하기
    - 조회시에는 pymysql 라이브러리 사용
    <데이터베이스 연결>
    
    ### 접속 정보
    # - 접속 ID or 도메인
    host = "localhost"
    # - 사용자계정
    user = "gjuser"
    # - 패스워드
    password = "dbdb"
    # - 데이터베이스명
    db = "gjdb"
    #- 한글처리
    charset = "utf8"
    #- 조회시 컬럼명을 동시에 보여줄지 여부 설정
    cursorclass = pymysql.cursors.DictCursor
    # - 자동반영
    autocommit = True

     

    ### DB 접속하기
    try :
        conn = pymysql.connect(host=host,
                              user=user,
                              password=password,
                              db=db,
                              charset=charset,
                              autocommit=autocommit,
                              cursorclass=cursorclass)
        print("DB접속 성공 >>> ", conn)
    except :
        print("DB Server Checking...")    
        
    DB접속 성공 >>>  <pymysql.connections.Connection object at 0x000002B14183D7D0>

     

    ### 커서 받아오기
    cur = conn.cursor()
    cur
    
    <pymysql.cursors.DictCursor at 0x2b139188850>
    ### Select 문 생성 후 DB에게 요청 및 응답 받기
    sql = " Select * From time_power_demand "
    rs_cnt = cur.execute(sql)
    print(f"{rs_cnt}건이 조회 되었습니다.")
    
    8760건이 조회 되었습니다.

     

    반납해주기~

    try :
        cur.close()
        conn.close()
    except:
        print("이미 모든 커서와 접속정보가 반납되었습니다.")

     

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