python - 将 Pandas 数据框保存到具有不同列名的 sqlite 中？

Question

我有一个 sqlite 数据库和具有不同列名的数据框，但它们指的是同一个东西。例如。

我的数据库 Cars 有汽车 ID、名称和价格。

我的数据框 df 具有汽车身份、值和名称。

附加:我还想在 df 中不存在的数据库中添加一个附加的“日期”列，并根据当前日期插入它。

我想将 df 保存在数据库中，以便 Id = Identity , Price = Value , Name = Name和 date = something specified by the user or current
所以我不能像往常一样 df.to_sql (除非我重命名列名，但我想知道是否有更好的方法来做到这一点)

我首先尝试在没有日期列的情况下同步名称 cur.execute("INSERT INTO Cars VALUES(?,?,?)",df.to_records(index=False))
但是，上述方法不起作用，并给我一个错误，即绑定(bind)不正确。另外，DB和DF中的列顺序不同

我什至不确定如何处理我有额外日期列的部分，所以任何帮助都会很棒。下面是生成所有值的示例代码。

import sqlite3 as lite

con = lite.connect('test.db')

with con:

   cur = con.cursor()    
   cur.execute("CREATE TABLE Cars(Id INT, Name TEXT, Price INT, date TEXT)")
   df = pd.DataFrame({'Identity': range(5), 'Value': range(5,10), 'Name': range(10,15)})

Answer 1

你可以做:
cur.executemany("INSERT INTO Cars (Id, Name, Price) VALUES(?,?,?)", list(df.to_records(index=False)))
此外，您应该指定 dtype数据框的属性为 numpy.int32满足表'Cars'的约束

con = sqlite3.connect('test.db')
cur = con.cursor()

cur.execute("CREATE TABLE Cars(Id INT, Name TEXT, Price INT, date TEXT)")
df = pandas.DataFrame({'Identity': range(5), 'Value': range(5,10), 'Name': range(10,15)}, dtype=numpy.int32)

cur.executemany("INSERT INTO Cars (Id, Price, Name) VALUES(?,?,?)", list(df[['Identity', 'Value', 'Name']].to_records(index=False)))

query ="SELECT * from Cars"
cur.execute(query)
rows= cur.fetchall()
for row in rows:
    print (row)