SQLAlchemy 动态地将列的子集与 Pandas DataFrame 进行比较答案

【问题标题】：SQL Alchemy dynamically compare subset of columns to Pandas DataFrameSQLAlchemy 动态地将列的子集与 Pandas DataFrame 进行比较
【发布时间】：2020-02-04 02:44:00
【问题描述】：

我想将 SQL Server 表的行与 Pandas DataFrame 的行进行比较。我只比较某些列（构成表主键的列）。因此我不知道要提前比较多少列。我想修改以下内容以处理复合主键（作为字符串列表输入。）目前这只能处理比较一列，如果事先知道它们可以修改为处理多个但我希望它能够动态工作.

# Build the WHERE clause of your DELETE statement from rows in the dataframe.
cond = df_update_partial.apply(lambda row: sa.and_(detail_table.c[key_col] == row[key_col]), axis=1) 
     # trying to fix the above, right now it is set up to handle a single string column name
cond = sa.or_(*cond)

# Define and execute the DELETE
delete = detail_table.delete().where(cond)
with engine.connect() as conn:
    conn.execute(delete)

因此，上面有问题的行可能需要如下所示：

cond = df_update_partial.apply(lambda row: sa.and_(detail_table.c[key_col[0]] == row[key_col[0]], detail_table.c[key_col[1]] == row[key_col[1]], detail_table.c[key_col[2]] == row[key_col[2]]), axis=1) 
     # above is for a primary key made up of 3 columns. key_col is a list of these columns names.

但是如果我事先不知道这个列表的长度，我就不能这样设置。

最初找到的代码here。

【问题讨论】：

标签： python sqlalchemy

【解决方案1】：

Python 有一个用于列表的东西，称为字典比较

row_one = ...
row_two = ...

list(row_one) == list(row_two)
# true if equally long AND all elements are the same

你应该可以用这个

【讨论】：

我不想比较两个列表。我正在尝试使用列表中的项目创建表达式的结合。