python - 将 Pandas DataFrame 保存到 Django 模型

Question

我有存储在 pandas DataFrame 中的股票价格数据，如下所示(实际上它在面板中，但我将其转换为 DataFrame)

        date  ticker  close       tsr
0 2013-03-28  abc     22.81  1.000439
1 2013-03-28  def     94.21  1.006947
2 2013-03-28  ghi     95.84  1.014180
3 2013-03-28  jkl     31.80  1.000000
4 2013-03-28  mno     32.10  1.003125
...many more rows

我想将它保存在 Django 模型中，它看起来像这样(与列名匹配):

class HistoricalPrices(models.Model):
    ticker = models.CharField(max_length=10)
    date = models.DateField()
    tsr = models.DecimalField()
    close = models.DecimalField()

到目前为止我想到的最好的方法是使用它来保存它，其中 df 是我的 DataFrame:

entries = []
for e in df.T.to_dict().values():
    entries.append(HistoricalPrices(**e))
HistoricalPrices.objects.bulk_create(entries)

有没有更好的方法来保存它？

我看过django-pandas , 但看起来它只是从数据库中读取。

Answer 1

使用to_sql() 效率最高为 engine 使用适当的 connection 参数，并在你的 Django 应用程序中运行它，而不是遍历 DataFrame 和一次保存一个 model 实例:

from sqlalchemy import create_engine
from django.conf import settings

user = settings.DATABASES['default']['USER']
password = settings.DATABASES['default']['PASSWORD']
database_name = settings.DATABASES['default']['NAME']

database_url = 'postgresql://{user}:{password}@localhost:5432/{database_name}'.format(
    user=user,
    password=password,
    database_name=database_name,
)

engine = create_engine(database_url, echo=False)
df.to_sql(HistoricalPrices, con=engine)