pandas.to_sql使用基於'unique id'的新數據替換舊數據

我有一個熊貓數據框，我已經把下面的代碼放到了sql中。pandas.to_sql使用基於'unique id'的新數據替換舊數據

代碼

df = pandas.read_csv(io.StringIO(r)) 
pandas.DataFrame.to_sql(df, name='Database count details', con=engine)

的樣本數據

UNIQUE id name   refreshed_at values 
2449205  ABC   2014-01-10  22 
26019260 DEF   2016-03-04  51 
26019261 GHI (1333) 2016-03-04  0.55

我的意圖是每週運行一次代碼，並與本週的數據，如果以替換.db文件中的數據unique id比賽。如果不匹配，則會附加到.db文件。

我該怎麼做？還是有更好的方法來執行這項任務？

2016-03-06 jake wong

以下是可能的解決方案。 [用pandas DataFrame替換mysql數據庫表中的行]（http://stackoverflow.com/a/34802840/848930） – qmaruf

sqlalchemy或pandas中沒有任何功能可以輕鬆完成此操作嗎？ –

似乎沒有一個功能可以輕鬆實現。目前，我剛落，整個表，並重新創建一個新的..

meta = MetaData() 
table_to_drop = Table('Database count details', 
         meta, autoload=True, autoload_with=engine) 
table_to_drop.drop(engine)

2016-03-06 14:14:47

pandas.DataFrame.to_sql（DF，名字= '數據庫計數的細節'，CON =引擎，if_exists = '替換'）

2016-09-14 14:45:05 cpep

注意：if_exists引用TABLES，而不是單行。如果該表存在，它將重新創建整個表。 –

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