Pandas 只合并 SQLite 数据库中的新数据

Question

我是 SQL 的绝对新手，刚刚开始使用它。我有一个包含股票价格及其日期的 SQLite 数据库。

然后，我使用 API 读取最新的股票价格，并希望更新我的数据库并仅添加具有新日期的新价格。但我想将旧的保留在数据库中。我从 API 中获取它们作为 pandas 数据框。我的 API 返回重复项，我不想在我的数据库中有重复项。

我使用 Python 3.6 和 sqlite3 作为引擎。

这是数据中的一组数据示例：

                     1. open  2. high  3. low  4. close  5. volume
date                                                              
2020-04-09 16:00:00  571.925   573.01  571.73    573.01   117287.0
2020-04-09 15:59:00  572.000   572.00  571.45    572.00    56954.0
2020-04-09 15:58:00  571.450   572.00  571.28    571.90    63987.0
2020-04-09 15:57:00  571.560   572.00  571.26    571.42    50978.0
2020-04-09 15:56:00  570.990   571.61  570.58    571.49    30975.0

我厌倦了https://www.ryanbaumann.com/blog/2016/4/30/python-pandas-tosql-only-insert-new-rows 提出的解决方案。但我得到一个错误：

KeyError: Index(['date'], dtype='object')

使用的代码是：

df_new=clean_df_db_dups(data, tablename, conn, ['date'])
print('New:',df_new.head())

任何帮助都会很好。这只是我的第二篇 Stackoverflow 帖子，所以如果我在做某事不对，请告诉我；）。

Answer 1

你可以使用pd.to_sql，它有一个名为if_exists的参数，如果数据库中已经存在表，你可以使用if_exists="append"，如果你已经有了表，它只会追加熊猫数据框架。