用于 SQLServer 的 SQLAlchemy/pandas to_sql -- 在主数据库中创建表答案

【问题标题】：SQLAlchemy/pandas to_sql for SQLServer -- CREATE TABLE in master db用于 SQLServer 的 SQLAlchemy/pandas to_sql -- 在主数据库中创建表
【发布时间】：2015-10-18 11:30:32
【问题描述】：

使用 MSSQL（2012 版），我使用 SQLAlchemy 和 pandas（在 Python 2.7 上）将行插入到 SQL Server 表中。

在尝试使用特定服务器字符串的 pymssql 和 pyodbc 之后，我正在尝试使用 odbc 名称：

import sqlalchemy, pyodbc, pandas as pd

engine = sqlalchemy.create_engine("mssql+pyodbc://mssqlodbc")
sqlstring = "EXEC getfoo"
dbdataframe = pd.read_sql(sqlstring, engine)

这部分效果很好，并且可以与其他方法（pymssql 等）一起使用。但是，pandas to_sql 方法不起作用。

finaloutput.to_sql("MyDB.dbo.Loader_foo",engine,if_exists="append",chunksize="10000")

使用此语句，我得到一个一致的错误，即 pandas 正在尝试在 sql server Master db 中执行 CREATE TABLE，这是不允许的。

如何让 pandas/SQLAlchemy/pyodbc 指向正确的 mssql 数据库？ to_sql 方法似乎忽略了我在引擎连接字符串中放入的任何内容（尽管 read_sql 方法似乎可以很好地提取它。

【问题讨论】：

你用的是什么版本的熊猫？您可以尝试将表名指定为Loader_foo 吗？（带点的名称将作为表名整体使用，如果要指定架构有schema关键字）
嗨@joris，我正在使用pandas 0.16.2。您删除虚线名称的提示（从 MyDB.dbo.Loader_foo 切换到 Loader_foo 有效，谢谢。此外，我可以在 DSN 和直接服务器名称之间切换，并且它可以工作。谢谢！
顺便说一句，chunksize 参数需要一个 int，而不是字符串 -> chunksize=10000

标签： python sql-server pandas sqlalchemy

【解决方案1】：

要回答这个问题：问题在于您在表名本身中指定了架构。如果您提供"MyDB.dbo.Loader_foo" 作为表名，pandas 会将这个完整的字符串解释为表名，而不仅仅是"Loader_foo"。

解决方案是只提供"Loader_foo" 作为表名。如果你需要指定一个特定的模式来写入这个表，你可以使用schema kwarg（见docs）：

finaloutput.to_sql("Loader_foo", engine, if_exists="append")
finaloutput.to_sql("Loader_foo", engine, if_exists="append", schema="something_else_as_dbo")

【讨论】：

感谢@joris...也将chunksize 捕获为int。