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问题

我想使用 pandas to_sql将数据框写入 MYSQL 表。但是，我的连接需要 SSH。

我试过的

我有一个成功的连接来使用 pymysql 执行查询，但是能够直接使用像 to_sql 这样的函数将使我的生活更容易能够直接推送这样的数据。有关我正在使用的代码，请参见下文。

from sshtunnel import SSHTunnelForwarder
import pymysql as db
import pandas as pd
import numpy as np

host = 'host'
localhost = 'localhost'
ssh_username = 'ssh_username'
private_key = '/path/'

# database variables
user='user'
password='password'
database='database'

#query function that works for pulling from database
def query(q):
    with SSHTunnelForwarder(
        (host, 22),
        ssh_username=ssh_username,
        ssh_private_key=private_key,
        ssh_private_key_password="password",
        remote_bind_address=(localhost, port)
    ) as server:
        conn = db.connect(host=localhost,
                               port=server.local_bind_port,
                               user=user,
                               passwd=password,
                               db=database)

        return pd.read_sql_query(q, conn)

# What you need to for to_sql
 conn = db.connect(host=host,
                        port=port,
                        user=user, 
                        password=password,  
                        db=database)

# test df
np.random.seed(0)
number_of_samples = 10
frame = pd.DataFrame({
'feature1': np.random.random(number_of_samples),
'feature2': np.random.random(number_of_samples),
'class':    np.random.binomial(2, 0.1, size=number_of_samples),
},columns=['feature1','feature2','class'])

# to_sql
frame.to_sql(con=conn, name='test_table', if_exists='replace', flavor='mysql')

也许还有别的？

我正在考虑将数据框转换为 CSV 文件，然后将其导入数据库。如果您有任何线索如何在 SSH 中使用 to_sql 之类的东西，请告诉我。

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1 回答 1

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我最终使用本地端口转发 来解决这个问题。

这是我在终端中用于本地端口转发的：

ssh -N -v SSH_user@SSH_host -L3306:127.0.0.1:3306

我使用sqlalchemy进行连接：

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine("mysql://user:password@127.0.0.1:3306/db?charset=utf8"
df.to_sql(con=engine, name='test_table', if_exists='replace')
于 2019-02-06T14:06:18.557 回答