我有一个数据库连接(使用 pyodbc),我需要将 df 提交到一个新表。我已经用 SQL 做到了这一点,但不知道如何用 df 做到这一点。关于如何更改以下代码以使其适用于 df 的任何想法?
SQL 代码:
import pyodbc
import pandas as pd
conn= pyodbc.connect(r'DRIVER={Teradata};DBCNAME=foo; UID=name; PWD=password;QUIETMODE=YES;Trusted_Connection=yes')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(
"""
CREATE TABLE SCHEMA.NEW_TABLE AS
(
SELECT ... FROM ....
)
"""
)
conn.commit()
我试过这段代码,没有错误,但没有在数据库中创建:
import pyodbc
import pandas as pd
conn= pyodbc.connect(r'DRIVER={Teradata};DBCNAME=foo; UID=name; PWD=password;QUIETMODE=YES;Trusted_Connection=yes')
sheet1.to_sql(con=conn, name='new_table', schema='Schema', if_exists='replace', index=False)
最佳答案
to_sql()
的文档明确指出:
con : SQLAlchemy engine or DBAPI2 connection (legacy mode)
Using SQLAlchemy makes it possible to use any DB supported by that library. If a DBAPI2 object, only sqlite3 is supported.
因此,您需要将 SQLAlchemy 引擎传递给 to_sql()
函数,以便从 Pandas 直接写入您的 Teradata 数据库。
另一种方法是将数据转储到不同的数据结构(例如 to_dict()
),然后使用 pyODBC 在数据库上执行 DML 语句,最好使用绑定(bind)变量来加速处理。
关于python - 如何使用 pyodbc 将 df 提交到 SQL 数据库?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38205545/