公司要写一个邮件发送系统,需要把excel中的内容录入到数据库中,一开始我准备链接数据库批量插入,后来发现pandas有一个to_sql命令,于是就有了这篇文章。 在data.to_sql()中有一些参数: name是表名 con是连接 if_exists:表如果存在怎么处理 append:追加 replace:删除原表,建立新表再添加 fail:什么都不干 index=...
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...
最后,我们可以使用pandas的to_sql方法将数据保存到数据库中。例如: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}) 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...
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...
= pd.read_sql(sql, con=self.conn) 空值空格处理 处理空值以及空格使用 pd 的 strip 方法以及 ...
to_sql函数用于将pandas DataFrame写入数据库表。以下是to_sql函数的参数: name:要写入的表名。 con:数据库连接对象,可以是SQLite、MySQL、PostgreSQL等不同类型的数据库连接。 schema:数据库模式名称(可选)。 if_exists:处理已存在表的策略,可选值为’fail’, ‘replace’, ‘append’。默认为’fail’。 index...
您在to_sql中指定的dtype指导SQLAlchemy如何创建SQL Server列: xl2.to_sql(tableName, schema='dbo', con=sqlcon, index=False, if_exists='replace', dtype={'ProductCode': sa.types.NVARCHAR}) 您在to_sql()中单独设置的dtype无法解决此问题,因为SQLAlchemy依赖于尚未显式设置的列的pandas的dtype。
Pandas数据库大揭秘：read_sql、to_sql 参数详解与实战篇 Pandas是Python中一流的数据处理库，而数据库则是数据存储和管理的核心。将两者结合使用，可以方便地实现数据的导入、导出和分析。本文将深入探讨Pandas中用于与数据库交互的两个关键方法：read_sql和to_sql。通过详细解析这两个方法的参数，我们将为读写数据...
read_sql()与to_sql() 我们一般读取数据都是从数据库中来读取的,因此可以在read_sql()方法中填入对应的sql语句然后来读取我们想要的数据, 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pd.read_sql(sql,con,index_col=None,coerce_float=True,params=None,parse_dates=None,columns=None,chunksize=None...
to_sql('salary', #定义要写入数据库的数据的表名 engine, #把数据库连接写入,就是上边定义的那个连接 index=True, #将行索引作为一列写入数据库中,默认设置为False index_label='行号',#当index为True的时候,定义行索引列的列名 if_exists = 'replace', #如果表已存在,如何处理,默认为fail报错,可设为...