如何解决将数据帧解析为 SQL 表的函数
我正在尝试创建一个函数,该函数将接受数据帧并将该数据帧解析为 sql server 表。
我对插入查询下方的 select 语句中需要执行的内容感到困惑。
df-数据框
desttable - 需要解析的目标表。
tablecols - 表的表列数组
# Insert DataFrame to Table def InsertintoDb(self,df,desttable,tablecols): tablecolnames = ','.join(tablecols) qmark = ['?' for s in tablecols] allqmarks = ','.join(qmark) #rowappendcolname = ','.join(['row.' + s for s in tablecols]) for index,row in df.iterrows(): cursor.execute( '''INSERT INTO [Py_Test].[dbo].''' + desttable + ''' ( ''' + tablecolnames + ''')VALUES (''' + allqmarks + ''')''',) self.conn.commit()
非常感谢任何帮助。
解决方法
正如评论中的绅士所建议的那样,我能够使用 df.to_sql 做到这一点。这是工作代码 -
class DbOps: def __init__(self): self.username = '' self.password = '' self.ipaddress = 'localhost' # self.port = 5439 self.dbname = '' # A long string that contains the necessary Postgres login information self.engine = sqlalchemy.create_engine( f"mssql+pyodbc://{self.username}:%s@{self.ipaddress}/{self.dbname}?driver=SQL+Server+Native+Client+11.0" % urlquote(f' {self.password }')) def InsertintoDb(self,df,desttable,tablecols): df.to_sql(desttable,self.engine,index=False,if_exists='append')
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