最近有个需求,需要将200W 左右的 excel 格式数据录入 postgreSQL 数据库。 我想了几种办法: 使用psycopg2 原生 api 使用pgAdmin 页面 建立好table 直接导入csv 使用pandas to_sql 方法 使用sqlalchemy 批量录入方法 使用python 多进程,pandas 数据清洗后用sqlalchemy 批量录入方法 且听我娓娓道来 基础性工作 连接类 ...
加速pandas to_sql 可以通过以下几种方式实现: 1. 批量插入:使用 pandas 的 to_sql 方法时,默认是逐行插入数据到数据库中,这种方式效率较低。可以通过将数据转换为批量插...
to_sql方法可以将数据框中的数据存储到关系型数据库中,支持多种数据库,如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。对于大数据量的数据集,to_sql方法可以通过设置chunksize参数进行分块插入,提高效率。to_sql方法会根据数据框的列名和数据类型自动在数据库中创建表,并将数据插入到表中。但有时候数据框中的列名和数据库中的字段...
engine = create_engine("postgresql://@e.eu-central-1.redshift.amazonaws.com:5439/mdhclient_encoding=utf8") connection = engine.raw_connection() result.to_sql('online.ds_attribution_probabilities', con=engine, index = False, if_exists = 'append') 我没有收到任何错误,但是当我检查表中没有...
conn_string = 'postgresql://user:password@host/data1' db = create_engine(conn_string) conn = db.connect() # our dataframe data = {'Name': ['Tom', 'dick', 'harry'], 'Age': [22, 21, 24]} # Create DataFrame df = pd.DataFrame(data) df.to_sql('data', con=conn, if_exists...
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...
PostgreSQL 是一个非常强大的数据库,它是一个免费的对象-关系数据库服务器(数据库管理系统).PostgreSQL支持大部分 SQL 标准, 在语句上也有很大的相似的地方,但是它也增加了新的数据类型,亦可以储存矢量数据信息,比如地理信息.现在也有越来越多的人开始使用postgresql数据库.更多详情信息请在官方社区(中文)中查看 ...
pandas.io.sql.SQLTablekey 不幸的是,您不能只从DataFrame.to_sql()函数转移这个参数。要使用它你应该: 创建pandas.io.SQLDatabase实例 engine = sa.create_engine('postgresql:///somedb') pandas_sql = pd.io.sql.pandasSQL_builder(engine, schema=None, flavor=None) ...
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...
Pandas提供了多种数据库连接接口,如SQLite、MySQL、PostgreSQL等。我们可以使用Pandas的read_sql函数从数据库中读取数据,或者使用to_sql函数将数据写入数据库。 以MySQL为例,我们首先需要安装并导入相应的数据库连接库,如mysql-connector-python,然后创建数据库连接对象,并通过该对象执行SQL查询或写入操作。