如何使用pyodbc提交df到SQL數據庫？

我有一個數據庫連接（使用pyodbc），我需要提交一個新的表到一個新的表。我已經用SQL做了這個，但不知道如何用df做到這一點。任何想法如何改變下面的代碼，使其工作的DF？對於SQL如何使用pyodbc提交df到SQL數據庫？

代碼：

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()

我嘗試這個代碼，沒有錯誤，但在數據庫中沒有創建：

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)

來源

2016-07-05 nonegiven72

你已經看過[pandas.DataFrame.to_sql]（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_sql.html）的文檔嗎？這是否至少可以成爲一個想法？ ESP。 SQLAlchemy引擎確實看起來很有希望，但我可能會表面看它;-) – Dilettant

如果您詢問有關此特定SQL（CREATE TABLE .. AS SELECT ...）的信息，那麼您不需要提交它，因爲它是一個DDL，應該總是隱式提交（至少我知道的所有RDBMS（Oracle，MySQL，MS SQL）都是這樣做的）。對於更通用的解決方案，請查看@Dilettant已經提到的'to_sql（）' - 它會爲您提供。但我會使用SQLAlchemy，而不是'pyODBC'，因爲它正式支持熊貓 – MaxU

我試圖使用.to_sql，但可能使用它不正確...這是我嘗試： sheet1.to_sql（con = conn，name = 'new_table'，schema ='Schema'，if_exists ='replace'，index = False） – nonegiven72

爲to_sql()的文件中明確指出：

con：SQLAlchemy引擎或DBAPI2連接（傳統模式）

使用SQLAlchemy可以使用該庫所支持的任何數據庫。如果是DBAPI2對象，則只支持sqlite3。

因此，您需要將SQLAlchemy引擎傳遞給to_sql()函數，以便從Pandas直接寫入您的Teradata數據庫。

另一種方法是將數據轉儲到不同的數據結構（例如to_dict()），然後使用pyODBC在數據庫上執行DML語句，最好使用綁定變量加快處理速度。

來源

2016-07-05 14:37:40

如何使用pyodbc提交df到SQL數據庫？

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