DataFrame.to_sql(self,name : str,con,schema = None,if_exists : str = 'fail',index : bool = True,index_label = None,chunksize = None,dtype = None,method = None)→ 无[资源] 将存储在DataFrame中的记录写入SQL数据库。 支持SQLAlchemy [1]支持的数据库。可以新建,追加或覆盖表。 参量 名称...
虽然pandas被强制将数据存储为浮点数,但数据库支持可空整数。使用Python获取数据时,我们会返回整数标量。 2.pandas.DataFrame.to_sql name:数据库表名 con:连接sql数据库的engine,常用sqlalchemy.create_engine() schema:指定架构(如果数据库支持)。如果为None,请使用默认架构。 if_exists='fail':{'fail','replace...
首先,需要创建一个Pandas DataFrame对象,该对象包含要存储到数据库中的数据。 然后,使用to_sql()函数将DataFrame中的数据存储到数据库中。 to_sql()函数的参数包括: name:要存储到的数据库表的名称。 con:数据库连接对象,可以是SQLAlchemy引擎或数据库连接字符串。 if_exists:如果表已经存在,指定如何处理...
import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 连接到数据库 engine = create_engine('数据库连接字符串') # 创建DataFrame对象 df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']}) #将DataFrame数据追加到表中 df.to_sql('表名', con=engine, if_e...
to_sql()的语法如下: # https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.to_sql.htmlDataFrame.to_sql(name,con,schema=None,if_exists='fail',index=True,index_label=None,chunksize=None,dtype=None,method=None)
在互联网上没有找到任何解决方法,尝试将dataframe行数缩减,成功的写入了数据库。于是我想到利用循环分批次将数据写入数据库,如下: l=0 r=100length=len(df)while(l<length): pd.io.sql.to_sql(df[l:r],'xxx',my_con,flavor='mysql',if_exists='append',index=False) ...
一、to_sql 的作用 把储存在 DataFrame 里面的记录写到 SQL 数据库中。 可以支持所有被 SQLAlchemy 支持的数据库类型。 在写入到 SQL 数据库中的过程中,可以新建表,append 到表,以及覆盖表。 二、语法 DataFrame.to_sql(name, con, schema=None, if_exists='fail', index=True, index_label=None, Chunksiz...
具体语法为：DataFrame.to_sql(name, con, schema=None, if_exists='fail', index=True, index_label=None, Chunksize=None, dtype=None, method=None)。其中 name 参数为 SQL 表的名称，con 参数为 SQLAlchemy 的 Engine 或 Connection 对象，用于连接 SQL 数据库。schema 参数为可选的 schema ...
One of the problems i can see with using truncate instead of drop is that this add the limitation the the user's dataframe need to have the same columns as the table (which may not always be the case, depending on the usecase). I would assume that if the structure of the table chan...
to_sql(name, con, *[, schema, if_exists, ...]) 将存储在DataFrame中的记录写入SQL数据库。 to_stata(path, *[, convert_dates, ...]) 将DataFrame对象导出为Stata dta格式。 to_string([buf, columns, col_space, header, ...]) 将DataFrame渲染为控制台友好的表格输出。 to_timestamp([freq, ...