sql-server - pandas.DataFrame.to_sql 插入数据，但不提交事务

Question

我有一个 pandas 数据框，我正尝试按照以下方式插入到 MS SQL EXPRESS 中:

import pandas as pd
import sqlalchemy

engine = sqlalchemy.create_engine("mssql+pyodbc://user:password@testodbc")
connection = engine.connect()

data = {'Host': ['HOST1','HOST2','HOST3','HOST4'],
    'Product': ['Apache HTTP 2.2','RedHat 6.9','OpenShift 2','JRE 1.3'],
    'ITBS': ['Infrastructure','Accounting','Operations','Accounting'],
    'Remediation': ['Upgrade','No plan','Decommission','Decommission'],
    'TargetDate': ['2018-12-31','NULL','2019-03-31','2019-06-30']}

df = pd.DataFrame(data)

当我打电话时:

df.to_sql(name='TLMPlans', con=connection, index=False, if_exists='replace')

然后:

print(engine.execute("SELECT * FROM TLMPLans").fetchall())

我可以正常看到数据，但它实际上没有提交任何事务:

D:\APPS\Python\python.exe 
C:/APPS/DashProjects/dbConnectors/venv/Scripts/readDataFromExcel.py
[('HOST1', 'Apache HTTP 2.2', 'Infrastructure', 'Upgrade', '2018-12-31'), ('HOST2', 'RedHat 6.9', 'Accounting', 'No plan', 'NULL'), ('HOST3', 'OpenShift 2', 'Operations', 'Decommission', '2019-03-31'), ('HOST4', 'JRE 1.3', 'Accounting', 'Decommission', '2019-06-30')]

Process finished with exit code 0

它在这里说我不必像 SQLAlchemy 那样提交:

Does the Pandas DataFrame.to_sql() function require a subsequent commit()?

下面的建议不起作用:

Pandas to_sql doesn't insert any data in my table

我花了 3 个小时在 Internet 上寻找线索，但我没有得到任何相关答案，或者我不知道如何提出问题。

我们将不胜感激任何有关寻找内容的指导。

更新

我可以使用 pyodbc 连接和完整插入语句提交更改，但是 pandas.DataFrame.to_sql() 和 SQLAlchemy 引擎不起作用。它会将数据发送到内存而不是实际的数据库，无论是否指定了模式。

我真的很感激帮助解决这个问题，或者这可能是我需要报告的 panda 问题？

Answer 1

我有同样的问题，我意识到你需要告诉 pyodbc 你想使用哪个数据库。对我来说默认是 master，所以我的数据就在那里。

有两种方法可以做到这一点:

connection.execute("USE <dbname>")

或者在 df.to_sql() 中定义模式:

df.to_sql(name=<TABELENAME>, conn=connection, schema='<dbname>.dbo')

在我的例子中，模式是 <dbname>.dbo我认为 .dbo是默认的，所以如果你定义一个替代模式，它可能是别的东西

这在 this 中被引用答案，我花了更长的时间才意识到模式名称应该是什么。