加速pandas to_sql 可以通过以下几种方式实现: 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入的形式,即将多行数据合并为一个 SQL 语句进行插入,从而提高插入速度。可以使用 pandas 的 DataFrame 的 to_sql 方法的参数 chunksize 来控制每次...
to_sql用来将数据保存到数据库 先看下常规用法 通常来说,这样子就可以了,name用来指定表名,con指定的数据库连接 df_tmp.to_sql(name='tmp_20200408_df_tmp',con=engine_ods) 我在使用的过程中,发现这个操作异常的慢,很慢很慢,先说下我的背景: 使用Jupyter; 数据库是Oracle; df_tmp大概10000条,36列,约2...
如果我使用 dataframe.to_csv 将其导出到 csv,则输出是一个 11MB 的文件(立即生成)。 但是,如果我使用 to_sql 方法导出到 Microsoft SQL Server,则需要 5 到 6 分钟!没有列是文本:只有 int、float、bool 和日期。我见过 ODBC 驱动程序设置 nvarchar(max) 的情况,这会减慢数据传输速度,但这里不可能。 有...
Code Sample, df_name.to_sql('table_name', schema = 'public', con = engine, index = False, if_exists = 'replace') Problem description Im writing a 500,000 row dataframe to a postgres AWS database and it takes a very, very long time to pus...
ServerName="myserver"Database="mydatabase"TableName="mytable"engine=create_engine('mssql+pyodbc://'+ServerName+'/'+Database)#don't forget to add a password if neededmy_data_frame.head(0).to_sql(TableName,engine,if_exists='replace',index=False)# create an empty table - just for str...
但有时候真的很无奈，pandas的许多问题我们都需要使用apply函数来进行处理，而apply函数是非常慢的，本文...
pandas最新0.23中对于to_sql的优化太傻了,chunksize直接报错,说variable太多。差了外网才知道,新版启用了一个multi variable写入功能,可以加快写入速度,但是会触发类似SQLite999上限,chunk size必须依据列数优化,如果写入index,chunk size只能是999/(1+列数)。等待下一版修复这个bug ...
date_time的格式已经自动转化了,但这还没完,在这个基础上,我们还是可以继续提高运行速度的。如何提速呢?为了更好的对比,我们首先通过timeit装饰器来测试一下上面代码的转化时间。 >>>@timeit(repeat=3,number=10)...defconvert(df,column_name):...returnpd.to_datetime(df[column_name])>>>df['date_time'...
2. 初步尝试：利用 pandas.DataFrame.to_sql 写入数据库，例如：importpandasaspdfromsqlalchemyimport...