['A', 'B', 'C'] }) # 使用 pyodbc 建立连接 conn = pyodbc.connect(conn_str) # 使用 to_sql 方法写入数据 df.to_sql('目标表名', conn, if_exists='replace', index=False) # 关闭连接 conn.close() # 如果使用 sqlalchemy,则不需要手动关闭连接 # df.to_sql('目标表名', engine, if_...
EN最近有个需求要将数据存储从 SQL Server 数据库切换到 Azure Storage 中的 Table。然而不管是 SSMS ...
42#写pandas 的 DataFrame 到SQLServer的一个表43 df.to_sql("table_name", engine,index=False)44 45#这样建立的表实质上数据类型与我的预期是不符的46#通过先建立符合预期的结构表来改变类型47with engine.connect() as con:48 con.execute("IF OBJECT_ID('table_name') IS NOT NULL TRUNCATE TABLE tab...
"DRIVER={SQL Server};SERVER=%s;DATABASE=%s;UID=%s;PWD=%s" % (host, db, user, pwd)) engine = create_engine("mssql+pyodbc:///?odbc_connect=%s" % params) engine.connect() print('数据库连接成功') readfile().to_sql('table', con=engine, if_exists='replace', index=False,chunksize...
='v0.1'__date__='2020/04/01'importtimeimportpymssqlimportpandasaspdDB_CONNECT_CONFIG={'server...
而pandas中的read_sql和to_sql函数就可以很方便得从sql数据库中读写数据。
这不是连接问题,因为我可以从sql-server使用相同的连接读取pandas.read_sql连接已使用 sqlalchemy.create_engine("mssql+pyodbc:///?odbc_connect=%s" % params) 这也不是数据库权限问题,因为我可以使用与以下相同的连接参数逐行编写: cursor = conn.cursor() ...
'字符编码'))#con = engine.connect() # 创建连接importpandas as pd#import pymssql#conn = pymssql.connect(host='127.0.0.1',#user='gina', password='Gina)13801271',#database='GFPOC', as_dict=True)fromsqlalchemyimportcreate_engine#engine = create_engine("mssql+pymssql://gina:@:/GFPOC")#...
connection = engine.connect() connection.execute( '''TRUNCATE TABLE tempy''' ) connection.close() 再次读取表,但截断失败: df = pd.read_sql(sql_command, engine) print df tempID tempValue 0 1 2 1 4 6 pandas1.1.5同样的问题。 正如我所见autocommit—在运行TRUNCATE语句时没有被强制在engine.ex...
pd.io.sql.to_sql(piece, "user_copy", conn,flavor='mysql',if_exists='replace')#必须制定flavor='mysql' #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import pymysql conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123456', db='db...