ValueError: MySQL 标识符不能完全是 Pandas to_sql 的数字

Question

我正在使用 pandas.to_sql 将数据写入现有的 MySQL 表。该代码已经在 crontab 作业中运行了数周，没有失败。

我开始收到以下错误：ValueError: MySQL identifier cannot be fully numeric

我的代码：

thisweek.to_sql(name='bs_reporting_weeklymetrics', con = cnx, flavor = 'mysql', if_exists = 'append', index=False)

如您所见，表名不是数字。

Answer 1

这是由 pandas 0.16.1 中的更新引起的，我之前使用的是以前的版本（我认为是 0.14.XX）编辑：这将在 pandas 0.16.2 中修复

随着此次更新，io.sql 包中的 to_sql 有新代码，用于检查表名和所有列名中的数字字符：

def _get_valid_mysql_name(name):
# Filter for unquoted identifiers 
# See http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/identifiers.html
uname = _get_unicode_name(name)
if not len(uname):
    raise ValueError("Empty table or column name specified")

basere = r'[0-9,a-z,A-Z$_]'
for c in uname:
    if not re.match(basere, c):
        if not (0x80 < ord(c) < 0xFFFF):
            raise ValueError("Invalid MySQL identifier '%s'" % uname)
if not re.match(r'[^0-9]', uname):
    raise ValueError('MySQL identifier cannot be entirely numeric')

return '`' + uname + '`'

re.match(r'[0-9], uname) 如果 uname 值只是数字或以数字字符开头，则返回 None 。我认为这是一个错误，因为 MySQL 支持包含并以数字字符开头的列名（我有 '90DayTrailingAvgRevenue'）

您可以更新熊猫代码以使用：

if re.match(r'[0-9][0-9]*$', uname):

代替那条线。这会更改正则表达式以查找 1 个或多个数字字符和行尾，以便将整个名称限定为数字，而不仅仅是第一个字符。它也切换到正匹配而不是负匹配，所以我删除了'not'

如果您不想弄乱 pandas 包，那么我建议您将列重命名为不以数字开头。