python - 如何使用 pyodbc 将 df 提交到 SQL 数据库？

Question

我有一个数据库连接(使用 pyodbc)，我需要将 df 提交到一个新表。我已经用 SQL 做到了这一点，但不知道如何用 df 做到这一点。关于如何更改以下代码以使其适用于 df 的任何想法？

SQL 代码:

import pyodbc
import pandas as pd    

conn= pyodbc.connect(r'DRIVER={Teradata};DBCNAME=foo; UID=name; PWD=password;QUIETMODE=YES;Trusted_Connection=yes') 

cursor = conn.cursor()
cursor.execute(
"""
CREATE TABLE SCHEMA.NEW_TABLE AS 
(
SELECT ... FROM ....
)
"""
)
conn.commit()

我试过这段代码，没有错误，但没有在数据库中创建:

import pyodbc
import pandas as pd    

conn= pyodbc.connect(r'DRIVER={Teradata};DBCNAME=foo; UID=name; PWD=password;QUIETMODE=YES;Trusted_Connection=yes') 

sheet1.to_sql(con=conn, name='new_table', schema='Schema', if_exists='replace', index=False)

Answer 1

to_sql() 的文档明确指出:

con : SQLAlchemy engine or DBAPI2 connection (legacy mode)

Using SQLAlchemy makes it possible to use any DB supported by that library. If a DBAPI2 object, only sqlite3 is supported.

因此，您需要将 SQLAlchemy 引擎传递给 to_sql() 函数，以便从 Pandas 直接写入您的 Teradata 数据库。

另一种方法是将数据转储到不同的数据结构(例如 to_dict())，然后使用 pyODBC 在数据库上执行 DML 语句，最好使用绑定(bind)变量来加速处理。