Pandas to_sql 引发unicode decode error

在本文中，我们将介绍Pandas中使用to_sql操作可能出现的一个问题：unicode decode error，并提供解决方法。

背景

Pandas是Python中最常用的数据分析库之一。在进行数据清洗之后，我们可能需要将清洗好的数据导入到数据库中进行存储。而Pandas提供了一个非常方便的方法to_sql()，可以直接将数据导入到数据库中。例如：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('mysql+pymysql://root:password@localhost:3306/test_db')
df = pd.read_csv('data.csv')
df.to_sql('test_table',con=engine,index=False,if_exists='replace')

这个代码块表示将本地的data.csv文件中的数据导入到了test_db数据库的test_table表中。其中，engine用于连接数据库，pd.read_csv()用于读取csv文件到DataFrame对象中，to_sql()则将DataFrame对象中的数据导入到数据库中。if_exists参数定义了数据导入的方式，在上述代码中，if_exists=’replace’表示如果表存在则替换原表，否则创建一个新表。

问题

然而，在使用to_sql()时，有可能会遇到“UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte … in position …: invalid continuation byte”这个错误。这个错误的出现原因是to_sql()默认将字符串数据以utf-8编码写入数据库，而有时数据中含有一些非utf-8编码的字符，就会出现以上解码错误。

例如，我们有如下一个DataFrame对象：

  name  age
0  马丁   24
1  Amy   29

其中，’马丁’这个字符串使用了中文编码，而如果此时to_sql()默认编写的utf-8编码可能无法正确处理该字符串，而导致报错。

当然，这个问题并不仅限于中文编码的字符，在各种语言编码中都可能出现。

解决方法

为了避免这个问题，我们可以在使用to_sql()时，将编码方式改为’utf8mb4’，当然，这需要在创建工程时就进行相应的配置。例如，可以将创建数据库连接时的编码方式改为：

engine = create_engine('mysql+pymysql://root:password@localhost:3306/test_db?charset=utf8mb4')

这里的’?charset=utf8mb4’表示连接数据库时使用utf8mb4编码方式。而在to_sql()中，同样可以添加编码方式参数，例如：

engine = create_engine('mysql+pymysql://root:password@localhost:3306/test_db?charset=utf8mb4')
df.to_sql('test_table',con=engine,index=False,if_exists='replace',charset='utf8mb4')

这里的’charset’参数即为编码方式，默认为’utf-8’，这里我们将其改为’utf8mb4’即可避免类似错误的发生。

总结

在使用Pandas时，to_sql()是一个非常方便的方法，可以直接将数据导入到数据库中。但是我们需要注意在使用to_sql()时的字符编码问题，如果数据中存在非utf-8编码的字符，就有可能导致”UnicodeDecodeError“错误的出现。为了避免这个问题，我们可以将编码方式统一改为’utf8mb4’编码方式即可。