根据 Dataframe 中匹配的 ID 更新 SQL 数据库答案

【问题标题】：Update SQL Database based on matched ID in Dataframe根据 Dataframe 中匹配的 ID 更新 SQL 数据库
【发布时间】：2020-12-29 05:32:51
【问题描述】：

我有下面带有相应值的数据框，如果 ID 与我的数据框匹配，我想更新我的 SQL 数据库服务器

df 数据帧

ID	VALUE
123	9
456	11

SQL 数据库服务器，表 1

ID	VALUE
456	62
623	41
123	3
563	67

更新后，我希望我的 SQL 数据库服务器看起来像这样，您会注意到 ID 123 和 456 已根据我的数据框被赋予了一个新值。

ID	VALUE
456	11
623	41
123	9
563	67

有人知道我在执行时如何在查询中使用它吗？

query = DELETE/UPDATE table table1 where ID = ID IN DATAFRAME

conn.execute(query)

【问题讨论】：

你是如何连接到 sql-server 的？另外，您是在处理 Pandas DataFrame 中的几条还是几千条记录？

标签： python sql sql-server dataframe

【解决方案1】：

您可以在 DML 语句中创建参数列表 (df_list)，并根据语句中的外观排列列的顺序。在这种情况下，这两个参数（id 和 value）应该倒序排列，例如

cur=con.cursor()
sql = "UPDATE [table1] SET [value] = ? WHERE [id] = ?"
cols = df.columns.tolist()
df_list = df[cols[-1:] + cols[:-1]].values.tolist()                                                         
cur.executemany(sql,df_list)
cur.close()
con.commit()
con.close()

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以简单地进行如下关联查询：

update table1 t1
   set t1.value = (select df.value from df where df.id = t1.id)
where exists (select 1 from df where df.id = t1.id);

或在update 中使用Inner join，如下所示：

UPDATE T
SET T.value = d.value -- , another column updates here 
FROM table1 as t
INNER JOIN df as d ON t.id = d.id;

【讨论】：

我应该澄清我想更新整行（假设表中有更多列）并且在这种情况下需要使用 sqlalchemy 来执行查询
您可以更新任意数量的列。查看更新的答案