df.to_sql连接问题，有什么想法吗？
df.to_sql连接问题是指在使用pandas库中的DataFrame对象的to_sql方法将数据写入数据库时遇到的连接相关的问题。在处理这个问题时，可以考虑以下几个方面：
- 数据库连接配置：首先需要确保数据库连接的配置信息正确无误，包括数据库类型、主机地址、端口号、用户名、密码等。根据具体情况，可以选择使用MySQL、PostgreSQL、SQLite等不同类型的数据库。
- 数据库驱动安装：确保已经安装了与所使用的数据库类型对应的驱动程序，以便能够与数据库建立连接。例如，对于MySQL数据库，可以使用pymysql或mysql-connector-python等驱动。
- 数据库权限：检查所使用的数据库用户是否具有足够的权限执行写入操作。如果没有权限，需要联系数据库管理员进行授权。
- 表结构匹配：确保DataFrame对象的列名与目标数据库表的列名一致，并且数据类型匹配。如果存在不匹配的情况，可以考虑使用pandas的数据类型转换功能进行处理。
- 数据库表存在性：如果目标数据库表不存在，可以选择自动创建表的方式，或者手动创建表并确保表结构与DataFrame对象一致。
- 数据库连接异常处理：在连接过程中可能会出现网络异常、连接超时等问题，可以使用try-except语句进行异常处理，并给出相应的提示信息。
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- 云数据库 TencentDB：提供多种数据库类型的托管服务，包括MySQL、PostgreSQL、SQL Server等，可满足不同场景的需求。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb
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以上是对df.to_sql连接问题的一般思路和推荐的腾讯云相关产品，具体解决方法还需要根据具体情况进行调试和处理。
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我有一个想要写入Postgres数据库的数据框架。这个功能需要成为应用程序的一部分。
现在，我将这个插入部分作为一个单独的脚本运行，创建一个SQLAlchemy engine并将其传递给df.to_sql()，以便将数据帧写入数据库表。
但是，当我将这个功能集成到一个Flask应用程序中时，我已经有了到Postgres数据库的现有连接，该数据库是使用Psycopg2连接池创建的。
当查看df.to_sql()文档时，会提到它使用SQLAlchemy engine。我没看到任何其他的连接机制。
我的问题是，当我有现有的连接时，为什么需要创建这个SQLAlchemy引擎。为什么我不能用它们？
浏览 7提问于2019-11-01得票数 1
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1回答
我有一个脚本，可以从API下载数据，并将所有这些信息转换为CSV。我需要将这些数据放入MySQL中的一个表中(我已经创建了它并与MySQL连接器建立了连接)。有这样的事吗？
浏览 3提问于2017-02-21得票数 2
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在试图将pandas的数据write写入sql-server时，我得到了以下错误：
DatabaseError:在sql 'SELECT FROM sqlite_master，其中类型=‘table’和名称=？；('42S02'，“42S02SQLServer本机客户端11.0无效对象名‘sqlite_sqlite_master’)上执行失败。(208) (SQLExecDirectW)；42000 Server本机客户端11.0状态无法准备。(8180)
pandas似乎正在研究sqlite而不是真正的数据库。
这不是连接问题，因为我可以使用pandas.re
浏览 1提问于2017-07-26得票数 8
我正在使用python试图连接postgres，我在临时模式中为postgres数据库创建了一个表。
create table staging.data( Name varchar, Age bigint);
然后，我尝试连接并将我的数据插入到这个表中：
import psycopg2
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
conn_string = 'postgresql://myuser:password@host/database_name'
db = create_engine(c
浏览 26提问于2022-03-20得票数 0
我有一个数据帧df，其中有一个名为"geom“的列。它由经度、纬度坐标组成： 例如POINT (10.1768627166748 50.1768627166748) 我尝试使用以下命令将此单列数据导入到postreSQL中数据库的相应列中。 from geoalchemy2 import Geometry
df['geom'].to_sql("...", engine, schema='...', if_exists='append', index=False, dtype={'geom': Geomet
浏览 16提问于2021-01-10得票数 1
1回答
我有一个用pandas dataframe df编写的表格。
我想把这个写到数据库里。所以我使用了df.to_sql，但得到了错误。我正在使用MySQLdb。
import MySQLdb
conn = MySQLdb.connect(host="1xx.xxx.x.xxx", user="uname", passwd="123", db="dbname")
cursor = conn.cursor()
df.to_sql(con=conn, name='table_name', if_exists=&
浏览 0提问于2016-11-17得票数 0
我正在尝试使用Sqlalchemy将熊猫数据帧加载到mysql表中。
我使用；engine = create_engine("mysql+pymysql://user:password@ip:port/db")连接
然后，我只是简单地运行；
df.to_sql(con=engine, name='Table', if_exists='append', index=False, chunksize=10000);
我一直收到错误信息
AttributeError: 'Timestamp' object has no attribut
浏览 4提问于2017-03-30得票数 9
我正在尝试使用PostgreSQL与一个被篡改的SQLAlchemy服务器进行交互。类似于：
engine = create_engine('postgresql://user:user_password@localhost:5432/database')
df.to_sql('table', engine)
这给了我一个错误：
OperationalError：(Kercopg2.OperationalError)无法连接到服务器:拒绝连接是在主机"localhost“上运行的服务器(::1)并且在端口5432上接受TCP/IP连接吗？无法连接到服务
浏览 0提问于2018-03-16得票数 13
1回答
我有一个问题设置，它涉及IBMi as/400数据库上的数据操作。我正在用蟒蛇和熊猫的帮助来解决这个问题。
在过去的几天里，我一直试图建立一个与as/400 db的适当连接，这是我可以在SO或Google上找到的包、驱动程序、方言的每一个组合。这两种解决方案都不完全适用于我。有些更好，而另一些则根本不工作。
以下是目前的情况：
我能够通过pyodbc读写数据。我使用的连接字符串如下：
cstring = urllib.parse.quote("DRIVER={IBM i Access ODBC Driver};SYSTEM=IP;UID=XXX;PWD=YYY;PORT=21;Comm
浏览 7提问于2022-02-03得票数 0
有没有办法在没有Secrets Manager ARN的情况下指定我与SQLAlchemy的连接到AWS RDS Aurora Serverless MySQL数据库实例？我有数据库用户名、密码、端点、ARN等，理想情况下，我将初始化一个引擎，然后使用df.to_sql()将DataFrame加载到Aurora实例上的表中。 ...
else:
engine = create_engine([WHAT DO I SPECIFY HERE?])
with engine.connect() as conn:
df.to_sql([CODE TO APPEND TO EXI
浏览 101提问于2019-10-18得票数 6
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1回答
我想在Django中使用可编辑的实例表(由dataframe填充，由sqlconnection与模型填充)更新我的模型，但是我不知道如何:/您将看到我在代码注释中的试用，但很明显，它不起作用。这个有什么解决办法吗？
这里是models.py中的一个类(每个类的结构相同)：
class interventions_acm1(models.Model):
date_debut = models.CharField(max_length=30, null=True)
date_fin = models.CharField(max_length=30, null=True)
t
浏览 4提问于2022-04-12得票数 1
我正试着放下一张名为“新”的桌子。我目前有以下代码：
import pandas as pd
import sqlalchemy
sqlcon = sqlalchemy.create_engine('mssql://ABSECTDCS100TL/AdventureWorks?driver=ODBC+Driver+17+for+SQL+Server')3
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM DimReseller', sqlcon)
df.to_sql('New',sqlcon,if_exists=&#
浏览 5提问于2022-06-08得票数 0
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我正在尝试删除一个现有的表，执行一个查询，然后使用熊猫to_sql函数重新创建该表。此查询在pgadmin中工作，但在这里不起作用。如果这是熊猫的错误，或者我的代码是错的，有什么想法吗？
特定错误是ValueError: Table 'a' already exists.
import pandas.io.sql as psql
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine(r'postgresql://user@localhost:port/dbname')
c = engine.c
浏览 9提问于2016-08-09得票数 1
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1回答
我有一个大约10列的数据。这里有一个预置数据库，我想将数据加载到其中。
通常，这种类型的负载是直接向前的，如下所示：
df.to_sql('tablename', con=conn, index=False)
这种连接没有问题。我收到的错误如下所示：
PrestoUserError: PrestoUserError(type=USER_ERROR，name=SYNTAX_ERROR，message=，第1行: 1:61:不匹配的输入';‘)。期望：'%’、'*‘、'+’、'-‘、'.’、'/‘、’和‘、'AT’、
浏览 3提问于2021-08-09得票数 1
我有一个dataframe，它包含一些列，雪花表有一些列。有些列是相同的，有些列在它们之间是不同的。到目前为止，我正在将雪花表提取到python代码中，并将两者连接起来，并再次替换该表。但是桌子上有大量的数据，太忙了。当某些列不同而有些列相同时，可以直接将数据添加到雪花表中吗？如果是，请告诉我如何做this.No解决方案正在为我工作。我怎样才能用更少的时间有效地做到这一点呢？
浏览 5提问于2022-04-19得票数 0
2回答
我有一个2200万行的.csv文件(~850mb)，我正试图将其加载到Amazon RDS上的postgres数据库中。它每次都会失败(我得到一个超时错误)，即使当我将文件拆分为更小的部分(每个100,000行)，甚至当我使用chunksize。
我现在所做的就是将.csv作为数据帧加载，然后使用df.to_sql(table_name, engine, index=False, if_exists='append', chunksize=1000)将其写入数据库
我使用sqlalchemy中的create_engine创建连接：engine = create_engine(&
浏览 1提问于2015-05-17得票数 6
这是我的密码。
import sqlite3
import pandas
db = sqlite3.connect('testdb.db')
df = pandas.read_csv('testcsv.csv')
df.to_sql('testTable', 'db', if_exists='append', index=False)
我从另一篇关于堆栈溢出的文章中获得了最后两行代码，但它对我不起作用。这是我得到的错误，即使在我安装sqlalchemy之后，因为它抱怨它没有安装。
Traceback (most
浏览 2提问于2020-05-08得票数 0
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我正在尝试从API中调用数据作为原始json，对它们进行规范化，然后将它们发送到MySQL中的一个表中。但是我在将值放在INSERT语句中时遇到了格式化问题。有没有办法做到这一点，而不是将所有内容都转换为单个字符串，然后将其作为SQL命令传递？ #Getting Data
conn = http.client.HTTPSConnection("api.address.com")
conn.request("GET", url, headers=datheaders)
eventres = conn.getresponse()
eventjson = j
浏览 44提问于2019-03-08得票数 3
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当数据类型为Decimal时，我的Dataframe不会使用“SQLite”方法发送到to_sql数据库：
con = sqlite3.connect("test.db")
df = pd.DataFrame({"a":[decimal.Decimal(0)]})
df.to_sql(name="table", con=con)
错误：
sqlite3.InterfaceError:错误绑定参数0--可能不支持类型。
有办法绕过它吗？我倾向于将十进制(在数据库中)存储为“文本”。
浏览 2提问于2018-05-29得票数 0
我在pandas df有一张桌子
main_id p_x p_y flag score
1 10 20 Y 2.3333
2 20 30 N 1.653
3 39 2 Y 6.56546
1 45 300 Y 2.345
我想把这个存储在mysql数据库中。
我使用sqlalchemy来实现这一点。
from sqlalchemy import create_engine
engine_name = create_engine('mysql
浏览 0提问于2016-12-16得票数 0
1回答
我试图使用Django的db连接变量向Postgres数据库插入熊猫数据。我使用的代码是
df.to_sql('forecast',connection,if_exists='append',index=False)
我得到以下错误
在sql 'SELECT name FROM sqlite_master上执行失败，其中类型=‘table’和名称=？；‘’：关系" sqlite_master“不存在，第1行:从sqlite_master选择名称，其中类型=‘table’和name=？
我认为发生这种情况是因为Django连接对象不是sql
浏览 0提问于2018-12-30得票数 10
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我在Python中使用UnicodeEncodeError已经有一段时间了。
以下是我正在做的事情：
通过各种分析，我创建了一个Dataframe。总的来说，dataframe有30列，具有多种类型的值(int、string、datetime等)。
我创建一个SSH连接到我安装了MySQL的Azure中的一个远程实例。我使用SQLAlchemy创建连接。
我运行df.to_sql命令并获得以下错误
UnicodeEncodeError：‘拉丁-1’编解码器不能编码字符u'\u2013‘位置8:序号不在范围(256)
我试过这样做，但似乎行不通。
engine
浏览 2提问于2017-06-02得票数 0
我能够生成如下引擎：
import pandas as pd
import sqlalchemy as sa
url = sa.url.URL(drivername='vertica+pyodbc',
username='username',
password='****',
host='vertica')
engine = sa.create_engine(url)
我能读懂数据。
pd.read_sql_query("SELECT * FROM my_schema.tablename",
浏览 1提问于2015-05-26得票数 1
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1回答
我试图用df.to_sql方法将一个csv文件加载到Teradata中。到目前为止，我能够连接Teradata模块，但是我无法加载我的csv文件。
这是我的代码：
import teradata
import pandas as pd
global udaExec
global session
global host
global username
global password
def Connexion_Teradata(usernames,passwords):
host= 'FTGPRDTD'
udaExec = teradata.UdaExec (ap
浏览 0提问于2019-08-23得票数 3
我正在编写一个Python来将JSON数据存储到MySQL数据库中。我使用pandas存储到MySQL数据库中。
我使用两个不同的模块(MySQLdb和sqlalchemy)连接到MySQL数据库。
Python代码：
user@sys:~$ cat pandas_to_mysql.py
import pandas
from pandas.io import sql
from sqlalchemy import create_engine
import MySQLdb
json_string_final='[{"id": 772, "name": &
浏览 0提问于2019-03-07得票数 0
回答已采纳
我正在读取一个已经设置了分隔符的文本文件，并试图将它上传到一个数据库中，其中已经存在表。 从那里我得到了上面提到的错误。数据库中表的结构应该与我在文本文件中的结构相同。 df = pd.read_csv(txtfile, sep = ";")
df.to_sql(table_name,con=engine,if_exists = 'append', schema = schema_name, index =False) 有什么办法解决这个问题吗？
浏览 6提问于2020-11-26得票数 1
使用df.to_sql将熊猫df插入本地数据库表
为sqlalchemy引擎创建connection_url：
connection_url = URL.create(
"mssql+pyodbc",
username="",
password="",
host="localhost",
port=1433,
database="priority",
query={
"driver": "ODBC Driver 17 f
浏览 4提问于2022-09-19得票数 1
我正在尝试创建一个带有调用参数的特定insert语句(我正在上传到Postgres数据库)；df.to_sql(df.to_sql=‘callable’)允许这样做吗？还是另有目的？我已经通读了文档，但是我不能理解它的概念。我在这个网站和其他网站上寻找类似的问题，但我还没有找到一个。如果可能的话，我希望看到一个如何在实践中使用'callable‘方法的例子。关于如何使用ON CONFLICT逻辑有效地从pandas加载大量行的任何其他想法也将非常受欢迎。提前感谢您的帮助！
浏览 27提问于2020-01-22得票数 6
我正在运行以下代码：
import sqlalchemy
engine = sqlalchemy.create_engine('postgresql://user:pass@aws_db_endpoint:5432/db')
print(bool(engine)) # <- just to keep track of the process
with engine.connect() as conn:
print(bool(conn)) # <- just to keep track of the process
df.to_sql('
浏览 9提问于2022-03-26得票数 -1
我正在读取一个现有的表，连接一个新的数据集，删除重复项，并将更新后的表写回到数据库中。 我有这样一种情况，如果我使用这个字符串： df.to_sql('xxx', engine, if_exists='replace') 给定的只读权限(只读)将被删除，只有数据库所有者用户保留其对表的访问权限。 我在Postgres11上使用pgadmin4，但我认为我的问题可能是基于'replace‘关键字或数据库中的访问管理。 你知道这个问题吗?如何做得更好？ 我希望现有表的给定权限在替换时不会被删除。
浏览 4提问于2019-02-19得票数 1
回答已采纳
在尝试使用此函数时，我对dataframe.to_sql有一个问题。
dataframe.to_sql不识别或分离数据实验室名称和表名，而是将其作为字符串来创建表。因此，它试图在默认的根级别上创建它，并给出错误，这个用户没有在LABUSERS上创建的权限。
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine(f'teradata://{username}:{password}@tdprod:22/')
df.to_sql('data_lab.table_name', engine)
如何使用
浏览 0提问于2020-02-26得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个巨大的表(147列)，我想知道是否可以用我的熊猫数据创建server中的表，这样我就不必为147个列创建CREATE TABLE了。
我试图遵循大多数相关问题的答案：
params = urllib.parse.quote_plus("DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};SERVER=DESKTOP-LFOSSEF;DATABASE=test;UID=xxxx;PWD=xxx")
engine = create_engine("mssql+pyodbc:///?odbc_connect=%s" % params)
浏览 3提问于2021-01-23得票数 1
我对符号#有一些问题。
列中的某些数据包含符号#，例如
'JRE#150'
'July banner #150'
当我将数据从文件all.csv插入Server时，包含此字符的记录将无法正确插入表中。
我什么意思？！
如果我尝试插入这个值'JRE#150'，只存储这个部分'JRE‘，将NULL插入到其他列中。
流程的外观和我正在做的事情：
是第一个独立的引擎，它将all.csv文件从API发送给DataFrame。
下面一行负责将此数据导入文件。
.csv是：
Df.to_csv(r‘C：\\all.csv’，编码=‘utf-8’，i
浏览 4提问于2021-09-15得票数 1
Dask没有像熊猫那样的df.to_sql()，所以我尝试复制这个功能，并使用map_partitions方法创建一个sql表。这是我的代码：
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
import sqlalchemy_utils as sqla_utils
db_url = 'my_db_url_connection'
conn = sqla.create_engine(db_url)
ddf = dd.read_csv('data/prod.csv')
meta=dict(ddf.dtypes)
d
浏览 0提问于2019-01-24得票数 12
回答已采纳
我正在尝试将数据从我拥有的数据库移动到我只有读/写权限的数据库(作为临时表)。但是，我得到了一个错误。请参考以下代码：
import pandas as pd
import pyodbc
import sqlalchemy
con = pyodbc.connect(r'Driver={SQL Server};Server=MYServer;Database=DB_People;Trusted_Connection=yes;)
sSQL = "SELECT * FROM tbl_People;"
df = pd.read_sql(sSQL, con)
con.cl
浏览 1提问于2016-11-10得票数 0
我正在开发一个产品，在这个产品中，我必须用python编写脚本来获取大文件(大约1-1.5 GB)，并进行一些处理，最后多次上传到其他一些表中。我写了一个相同的代码，但我觉得它花费了太多的时间来处理我的代码，我发现大多数时候它卡住了，当我上传文件到表中时，我想优化上传和从数据库获取文件的过程，我需要你们的帮助。
我的与Database建立连接的函数：
def create_sqlalchemy_engine(server,db,username,passwrd,driver):
try:
engine = create_engine("mssql+pyodbc://{user}
浏览 0提问于2020-07-04得票数 0
1回答
我想把一个熊猫数据帧写到postgres表中。我连接到db，如下所示：
import psycopg2
import pandas as pd
import sqlalchemy
def connect(user, password, db, host='localhost', port=5432):
'''Returns a connection and a metadata object'''
url = 'postgresql://{}:{}@{}:{}/{}'
url = url
浏览 0提问于2017-05-31得票数 2
使用熊猫的to_sql方法，我可以很容易地将少量行写入oracle数据库中的表中：
from sqlalchemy import create_engine
import cx_Oracle
dsn_tns = "(DESCRIPTION=(ADDRESS=(PROTOCOL=TCP)(HOST=<host>)(PORT=1521))\
(CONNECT_DATA=(SERVER=DEDICATED)(SERVICE_NAME=<servicename>)))"
pwd = input('Please type in passwor
浏览 44提问于2017-03-10得票数 11
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是否可以使用mySql连接器而不是sqlalchemy来创建引擎？大多数情况下，人们使用sqlalchemy创建引擎，然后使用to_sql将其写入数据库。
engine = create_engine("mysql+pymysql://{user}:{pw}@localhost/{db}"
.format(user="user",
pw="Password",
浏览 5提问于2021-07-24得票数 0
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3回答
此序列：
from airflow.hooks.mysql_hook import MySqlHook
conn = MySqlHook(mysql_conn_id='conn_id')
engine = conn.get_sqlalchemy_engine()
df.to_sql('test_table', engine, if_exists='append', index=False)
生成以下内容：
UnicodeEncodeError: 'latin-1' codec can't encode character
浏览 174提问于2017-09-07得票数 5
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我正在尝试在SQL中更新和添加新的数据框架--熊猫数据框架。
我有两个查询:一个是导入DF中的所有数据(超过100.000)，并将其与sql表进行比较，并与以下代码进行比较：
df.to_sql(table_name, con=engine, if_exists='replace', index=False)
第二个是相同的导入和查询，但是只是在特定的时间段内将数据导入到数据帧中，并将其导入到同一个sql表中。使用的代码相同：
df.to_sql(table_name, con=engine, if_exists='replace', index=False)
浏览 1提问于2020-01-01得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个像这样的数据文件：
df = pd.DataFrame(index= pd.date_range('2014-01-01', periods=10))
df['date'] = df.index.map(lambda x: x.strftime('%d-%m-%Y'))
df['date'] = df.index
df['profit']= rand(10)
df['perf_period_id']=2
还有一个sqlite3 db和一个名为fee_profit的表
fee_profit有4
浏览 3提问于2014-06-24得票数 2
回答已采纳
我正在尝试编写一个脚本，用多个熊猫数据填充mySQL数据库。为了简单起见，我将在这里演示用单个熊猫df填充db的代码。
我连接到数据库的方式如下：
进口mysql.connector进口熊猫为pd
# create the cursor and the connector
conn = mysql.connector.connect(
host='localhost',
user='root',
password='my_password')
c = conn.cursor(buffered=Tr
浏览 0提问于2019-01-11得票数 3
1回答
我打算使用MySQL将熊猫数据输出到SQLAlchemy。尽管我提到了以前的所有帖子，但我无法解决这个问题：
import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine
df=pd.read_excel(r"C:\Users\mazin\1-601.xlsx")
cnx = create_engine('mysql+pymysql://[root]:[aUtO1115]@[localhost]:[3306]/[patenting in psis]', echo=False)
浏览 0提问于2018-02-08得票数 2
回答已采纳
我从一个除了字符串字段之外什么都没有的IBMDB2数据源中提取数据。其中一些字段包含时间戳，但它们是字符串数据类型，因为有类似'0001-01-01 00:00:00‘的时间戳。我检查df.dtypes，所有东西都是对象。当我尝试使用sqlalchemy引擎通过pandas.to_sql()将数据帧写入microsoft sql表时(我删除了该表，并让sqlalchemy从数据帧创建全新的表)，我得到了一个错误，这使它看起来像是pandas试图将时间戳字段转换为日期时间，而不是将它们作为字符串/对象。我遗漏了什么？ 数据帧： BIL_DIV_NO object
CAS
浏览 10提问于2020-06-10得票数 0
可以使用psycopg2将Pandas数据帧写入PostgreSQL数据库吗？
最终目标是能够将Pandas数据帧写入Amazon RDS PostgreSQL实例。
浏览 0提问于2015-11-29得票数 7
回答已采纳
我正在连接到presto，试图将一个dataframe写入一个sql表中。我可以“创建表”，但是df.to_sql抛出一个语法错误：
PrestoUserError: PrestoUserError(type=USER_ERROR, name=SYNTAX_ERROR, message="line 1:61: mismatched input ';'. Expecting: '%', '*', '+', '-', '.', '/', 'AND', 'A
浏览 13提问于2022-04-20得票数 0
我试图使用SQLAlchemy和pyobdc将数据上传到Azure数据库上的数据库。我已经建立了连接，但是当上传时我得到了一个错误，上面写着
(pyodbc.Error) (‘IM010 010’，'IM010ODBC驱动程序管理器数据源名称太长(0) (SQLDriverConnect)')
我不知道这个错误是从哪里来的，因为我以前使用过sqlalchemy，没有问题。我在下面附上了我的代码，有人能帮我诊断这个问题吗？
username = 'bcadmin'
password = 'N@ncyR2D2'
endpoint = 'bio
浏览 4提问于2020-03-18得票数 2
我正在使用python将一个大型矩阵(大约3000 * 3000)导出到MySQL中。
现在我使用MySQLdb来插入这些值，但是它太麻烦了，效率也太低了。下面是我的代码：
# -*- coding:utf-8 -*-
import MySQLdb
import numpy as np
import pandas as pd
import time
def feature_to_sql_format(df):
df = df.fillna(value='')
columns = list(df.columns)
index = list(df.i
浏览 1提问于2017-03-31得票数 0
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