#将DataFrame数据写入SQL数据库 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...
fromsqlalchemyimportcreate_engine# defaultengine = create_engine('mysql+pymysql://root:password@localhost/database_name') DataFrame.to_sql('table_name',engine,if_exists='append',index=None)
method:用于将DataFrame写入表的引擎方法(可选)。默认为None,表示使用SQLAlchemy的执行方法。 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:是否将DataFrame的行索引写入表。默认为True。 index_label:行索引列的名称,仅在使...
Pandas.to_sql 方法的基本语法如下: 代码语言:txt 复制 DataFrame.to_sql(name, con, schema=None, if_exists='fail', index=True, index_label=None, chunksize=None, dtype=None, method=None) name: 要创建或写入的表名。 con: 数据库连接对象。 schema: 数据库 schema 名称(如果数据库支持)。 if_exi...
在使用To_SQL方法时,可以通过参数指定列映射,即将数据框中的列与数据库表中的列进行对应。这样可以灵活地控制数据的存储方式和结构。 To_SQL方法的语法如下: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 DataFrame.to_sql(name,con,schema=None,if_exists='fail',index=True,index_label=None,chunksize=None,dtype=None...
DataFrame.to_sql (name,con,schema = None,if_exists ='fail',index = True,index_label = None,chunksize = None,dtype = None )[source] 将存储在DataFrame中的记录写入SQL数据库。 支持SQLAlchemy[R16]支持的数据库。可以新创建,附加或覆盖表。
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...
DataFrame.to_sql(name,con,schema=None,if_exists='fail',index=True,index_label=None,chunksize=None,dtype=None,method=None)[source] Tables can be newly created, appended to, or overwritten. 我们重点关注if_exists参数。 if_exists: 当数据库中已经存在数据表时对数据表的操作,有replace替换、append追...
# 以csv格式导出, 不带行索引导出df.to_csv('filename.csv', index=False)# 以Excel格式导出, 不带行索引导出data.to_excel('filename.xlsx', index=False)# 导出Json格式data.to_json('filename.json', orient='records') # 以SQL格式导出data.to_sql('table_name', con=engine, if_exists='replace...