Pandas的to_sql()函数 df.to_sql参数介绍: name:SQL表的名称。 con:sqlalchemy.engine.Engine或sqlite3.Connection 使用SQLAlchemy可以使用该库支持的任何数据库。为sqlite3.Connection对象提供了旧版支持。 if_exists:{'fail','replace','append'},默认'fail' fail:引发ValueError。 replace:在插入新值之前删除表...
df.to_sql('mytable', conn_str, if_exists='append', index=False) 在这个示例中,我们使用pyodbc作为连接驱动程序来连接SQL Server数据库。首先,我们创建了一个SQLAlchemy引擎对象,并使用连接字符串连接到数据库。然后,我们创建了一个简单的DataFrame对象,并使用to_sql方法将其写入名为’mytable’的表中。我们...
replace:若表存在,将数据库表中的数据覆盖; append:若表存在,将数据写到原表的后面。 index:是否将df的index单独写到一列中 index_label:指定列作为df的index输出,此时index为True dtype: 指定列的输出到数据库中的数据类型。字典形式储存:{column_name: sql_dtype} 2.to_sql的使用实例 完成数据库的连接驱动 ...
df2.to_sql('users', con=engine, if_exists='replace', index_label='id') 具体说明 dtype (对于有缺失值的整形数据特别有用)。请注意,尽管 pandas 强制将数据储存为浮点型型,数据库能够支持可为空的整型数据。当用 Python 提取数据的时候,我们得到整型的标量。 df = pd.DataFrame({"A": [1, None,...
# 创建DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data) #将DataFrame写入数据库表中,禁止输出SQL语句 df.to_sql(name='my_table', con=engine, if_exists='replace', method=None)...
df.to_sql('table_name', engine, if_exists='replace', index=False) 其中,’table_name’是表名,if_exists参数指定了当表已存在时应该如何处理。如果设置为’replace’,则会替换现有表。如果设置为’append’,则会将数据添加到现有表中。index参数指定是否将DataFrame的索引保存到数据库表中。如果设置为False...
1.单值替换操作:df.replace(to_replace=替换的值,value='被替换的值') :df.to_replace={列标签:替换值} value='value'按照列指定某个值替换 2.多值替换:df.replace(to_replace={被替换的值:'值',被替换的值:'值'}) #多值替换 2.映射操作:就是自己创建一个映射关系表,比如字典,然后把要映射的值按...
pandas panda df.to_sql如果列值存在，则替换或更新行# Replace the values in the merged DataFrame ...
df.columns = columns df.to_sql(name,con,flavor='sqlite',schema=None,if_exists='replace',index=True,index_label=None, chunksize=None, dtype=None) 不幸的是,目前无法在 pandas df.to_sql() 方法中设置主键。此外,为了让事情变得更加痛苦,在创建表后无法在 sqlite 中的列上设置主键。
db=db, charset='utf8') sql = 'select * from table_name' df = pd.read_sql(sql, ...