1、准备工作：
确保已经安装了MySQL数据库，并且具有适当的访问权限。
创建一个用于存储CSV数据的MySQL数据库和表。
2、安装必要的Python库：
使用pip命令安装pandas和mysqlconnectorpython库。
```
pip install pandas mysqlconnectorpython
```
3、编写Python脚本：
导入所需的库。
读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。
连接到MySQL数据库。
将DataFrame中的数据插入到MySQL表中。
4、执行以下步骤：
步骤一：读取CSV文件并转换为DataFrame对象
```python
import pandas as pd
# 指定CSV文件路径
csv_file = 'path/to/your/csv/file.csv'
# 读取CSV文件并转换为DataFrame对象
df = pd.read_csv(csv_file)
```
步骤二：连接到MySQL数据库
```python
import mysql.connector
# 指定MySQL数据库连接信息
host = 'localhost' # 数据库主机地址，根据实际情况修改
user = 'username' # 数据库用户名，根据实际情况修改
password = 'password' # 数据库密码，根据实际情况修改
database = 'database_name' # 数据库名称，根据实际情况修改
# 连接到MySQL数据库
cnx = mysql.connector.connect(host=host, user=user, password=password, database=database)
```
步骤三：将DataFrame中的数据插入到MySQL表中
```python
# 指定要插入的MySQL表名和列名（与CSV文件中的列对应）
table_name = 'table_name' # MySQL表名，根据实际情况修改
column_names = ['column1', 'column2', 'column3'] # CSV文件中的列名列表，根据实际情况修改
# 遍历DataFrame中的每一行数据，并将其插入到MySQL表中
for index, row in df.iterrows():
# 根据列名构建SQL插入语句的模板
sql = "INSERT INTO {} ({}) VALUES ({})".format(table_name, ', '.join(column_names), ', '.join(['%s'] * len(column_names)))
# 根据当前行数据生成实际的SQL插入语句
values = [row[column] for column in column_names]
sql = sql % values
# 执行SQL插入语句
cursor = cnx.cursor()
cursor.execute(sql)
cnx.commit()
cursor.close()
```
5、运行Python脚本：保存上述代码到一个Python文件中，然后运行该脚本即可将CSV文件导入到MySQL数据库中，确保在运行脚本之前已经安装了所需的库，并将CSV文件路径、MySQL数据库连接信息和表名等参数进行相应的修改。
原创文章，作者：K-seo，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.cn/ask/506480.html
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