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=False:不插入索引index
问熊猫`to_sql`给出了“表已经存在”与`if_exists =‘附加’的错误EN我也遇到了同样的问题，我找到...
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...
fromsqlalchemyimportcreate_engine# defaultengine = create_engine('mysql+pymysql://root:password@localhost/database_name') DataFrame.to_sql('table_name',engine,if_exists='append',index=None)
test = pd.DataFrame({'name':['Jim','xxxtest'],'english':['100','40'],'maths':['11','54'],'music':['38','91']}) engine = create_engine('mysql://root:xxxx@127.0.0.1/45exercise?charset=utf8') pd.io.sql.to_sql(test,'a1',con = engine, if_exists='append', index = ...
if_exists:处理已存在数据的策略,可选值为’fail’, ‘replace’, ‘append’。默认为’fail’。to_sqlto_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: 是否在表存在时进行替换,默认为’fail’。 index: 是否将DataFrame的索引写入数据库。 使用to_sql写入数据的流程 在使用to_sql写入数据时,我们通常需要遵循以下流程: 写入检查成功失败开始准备数据库连接创建DataFrame选择写入模式使用to_sql提交数据检查数据写入状态确认数据写入记录错误信息结束 ...
#将 DataFrame 写入 SQLite 数据库df.to_sql('people',con=engine,if_exists='replace',index=False) 1. 2. Step 4: 读取数据以验证写入 为了确认数据成功写入,我们可以读取数据并显示: # 从数据库中读取数据read_df=pd.read_sql('SELECT * FROM people',con=engine)print(read_df) ...
I have checked that this issue has not already been reported. I have confirmed this bug exists on the latest version of pandas. (optional) I have confirmed this bug exists on the master branch of pandas. Code Sample, a copy-pastable exam...
首先看一下 to_sql 方法的参数 DataFrame.to_sql(name,con,schema=None,if_exists='fail',index=True,index_label=None,chunksize=None,dtype=None,method=None) 真正需要注意的参数有四个: name:数据库对应的表名 con:数据库引擎 if_exists:若表存在,如何选择, 默认为fail ...