>>> df.to_sql('users', con=engine) >>> engine.execute("SELECT * FROM users").fetchall() [(0,'User 1'), (1,'User 2'), (2,'User 3')] >>> df1 = pd.DataFrame({'name' : ['User 4','User 5']}) >>> df1.to_sql('users', con=engine, if_exists='append') >>> en...
import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 创建数据库引擎 engine = create_engine('数据库连接字符串') # 创建DataFrame对象 df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}) # 将数据写入数据库表中,等待操作完成 df.to_sql('表名', con=engine, if_exis...
engine=create_engine(dbaddr, encoding='utf-8', echo=True) dtypedict=self.mapping_df_types(df) try: # 20210415增加schema参数,待验证,excel中表名需要删除schema.(info.) df.to_sql(tableName, engine, schema=self.schema_name, index=False, if_exists='append', dtype=dtypedict, chunksize=None)...
常见的数据类型有sqlalchemy.types.INTEGER(), sqlalchemy.types.NVARCHAR(),sqlalchemy.Datetime()等,具体数据类型可以参考这里 还是以写到mysql数据库为例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.to_sql(name='table', con=con, if_exists='append', index=False, dtype={'col1':sql...
_now],'source':['python','python']}insert_df=pd.DataFrame(data)schema_sql={ 'id':INT,'code': INT,'value': FLOAT(20),'time': BIGINT,'create_time': DATETIME(50),'update_time': DATETIME(50)}insert_df.to_sql('create_two',engine,if_exists='replace',index=False,dtype=schema_sql...
importpandasaspd# 加载数据到DataFramedata={'Name':['John','Mike','Sarah'],'Age':[25,30,28],'City':['New York','San Francisco','London']}df=pd.DataFrame(data)# 将DataFrame写入数据库table_name='person'df.to_sql(table_name,engine,if_exists='replace',index=False) ...
连接到数据库conn=sqlite3.connect('example.db')# 创建一个DataFrame对象data={'id':[1,2,3],'name':['Alice','Bob','Charlie'],'age':[25,30,35],'salary':[50000,60000,70000]}df=pd.DataFrame(data)# 将DataFrame对象写入数据库df.to_sql('employees',conn,if_exists='replace',index=False)...
to_sql('myData', cnxn, if_exists='replace', index = False) Pandas是一款非常实用的工具包,在Pandas的帮助下,你可以轻松做很多事情。 尤其,Python是独立于平台的。我们可以在任何地方运行我们的ETLs脚本。在SSIS、Alteryx、Azure、AWS上,在Power BI内,甚至通过将我们的Python代码转换为可执行文件,作为一个...
sht_2.range('B1').value=df 向表二中导入numpy数组 importnumpyasnpobj=np.array([[1,2,3],[4...
In [ ] df.to_sql(name='student', con=engine, if_exists="replace") In [ ] engine.execute("show create table student").first()[1] In [ ] print(engine.execute("show create table student").first()[1]) In [ ] engine.execute("select count(1) from student").first() In [ ] eng...