SQLAchemy를 활용하여 MySQL에 주가데이터 저장하기

 

- SQLite의 경우에는 pandas DataFrame의 to_sql메서드를 통해서 바로 db에 데이터입력이 가능하다.

 

- 하지만 다른 종류의 database를 활용한다면 SQLAchemy를 활용해서 판다스의 데이터프레임 형태를 db에 저장할 수 있다.

 

pip install sqlalchemy

sqlalchemy를 install하는 명령어(왠만하면 아나콘다 프롬프트에서 실행해야 잘 import 된다)

 

 

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1. 주식데이터 가져오기

import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import datetime

start = datetime.datetime(2010, 1, 1)
end = datetime.datetime(2016, 6, 12)
df = web.DataReader("AAPL", "yahoo", start, end)
df

 

애플(Apple)의 주식데이터를 pandas_datareader를 활용해서 가져와 df라는 변수에 할당. (애플의 티커인 AAPL 입력)

 

 

 

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2. SQLAlchemy를 활용하여 MySQL db에 접근

from sqlalchemy import create_engine
import pymysql
import pandas as pd

db_connection_path = 'mysql+pymysql://[db유저이름]:[db password]@[host address]/[db name]'
db_connection = create_engine(db_connection_path)

conn = db_connection.connect()

 

 

engine

- engine은 sqlalchemy의 활용에 있어서 첫 단계이다.

- create_engine()을 통해 활용가능하고 다양한 DB에 접근가능하는 기능을 갖는다.

- 여기서는 db_connection이라는 변수에 create_engine()을 할당했다.

 

 

경로명 설정

MySQL db에 접근하기 위한 경로는

'mysql+pymysql://[db유저이름]:[db password]@[host address]/[db name]' 에 따라서 적어주면 된다(대괄호는 생략)

 

ex)  'mysql+pymysql://root:mypassword@localhost:1234/testdb'

 

 

 

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3. 데이터프레임의 데이터 MySQL db에 import

 

df.to_sql('AAPL', con=db_connection, if_exists='replace')
db.commit()
db.close()

 

df.to_sql(name=['db의 테이블이름'], con=[create_engine()], if_exists='replace') 

 

DataFrame의 to_sql 메서드를 통해서 df에 저장되어있던 애플의 주가데이터를 'AAPL'이라는 테이블 명으로 저장

(testdb라는 이름의 db에 저장)

 

if_exist='replace'는 만약 해당 테이블이 존재한다면 대체(replace)함을 의미한다. 'append'활용시 추가(append)함

 

 

 

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4. 저장된 데이터 확인

df=pd.read_sql_table('aapl', con=conn)
df

 

MySQL에서 불러온 애플의 주가 데이터로 잘 저장됐음을 알 수 있다.

 

 

 

 

MySQL Workbench로도 확인해본 결과 aapl이라는 테이블로 저장되어 있음을 알 수 있다.

('AAPL'로 저장했지만 소문자인 'aapl'로 저장되었고 데이터프레임으로 불러올 때도 'aapl'로 입력해야 불러와졌다)

 

 

 

 

<References>

https://docs.sqlalchemy.org/en/14/core/engines.html

https://hongjuzzang.github.io/howto/dataframe_to_mysql/