将数据帧解析为 SQL 表的函数答案

【问题标题】：Function to parse a dataframe into a SQL table将数据帧解析为 SQL 表的函数
【发布时间】：2021-06-09 00:50:55
【问题描述】：

我正在尝试创建一个函数，该函数将接受一个数据帧并将该数据帧解析到一个 sql server 表中。
我不知道插入查询下方的 select 语句需要什么。

df- 数据框
desttable - 需要解析的目标表。
tablecols - 表格的表格列数组

# 将 DataFrame 插入到表中 def InsertintoDb(self, df, desttable, tablecols): tablecolnames = ','.join(tablecols) qmark = ['?' for s in tablecols] allqmarks = ','.join(qmark) #rowappendcolname = ','.join(['row.' + s for s in tablecols]) 对于索引，df.iterrows() 中的行：游标.执行（ '''INSERT INTO [Py_Test].[dbo].''' + desttable + ''' (''' + tablecolnames + ''')VALUES (''' + allqmarks + ''')''', ) self.conn.commit()

非常感谢任何帮助。

【问题讨论】：

嗨，pandas 有一个名为 df.to_sql 的函数，你唯一需要的额外的东西是 SQLAlquemy，这里有一个问题的链接，上面有一个很好的例子stackoverflow.com/questions/25661754/… 试试这个，祝你好运

标签： python-3.x pandas dataframe pyodbc

【解决方案1】：

正如评论中的绅士所建议的，我可以使用 df.to_sql 来做到这一点。这是工作代码-

DbOps 类： def __init__(self): self.username = '' self.password = '' self.ipaddress = '本地主机' #self.port = 5439 self.dbname = '' # 一个长字符串，包含必要的 Postgres 登录信息 self.engine = sqlalchemy.create_engine( f"mssql+pyodbc://{self.username}:%s@{self.ipaddress}/{self.dbname}?driver=SQL+Server+Native+Client+11.0" % urlquote(f' {self.password }')) def InsertintoDb(self, df, desttable, tablecols): df.to_sql(desttable, self.engine, index=False, if_exists='append')

【讨论】：