pandas.Series.to_sql
-
Series.to_sql(self, name, con, schema=None, if_exists='fail', index=True, index_label=None, chunksize=None, dtype=None, method=None)[source] -
Запись записей, хранящихся в DataFrame, в базу данных SQL.
Поддерживаются базы данных, поддерживаемые SQLAlchemy [1]. Таблицы могут быть созданы заново, добавлены или перезаписаны.
Параметры: -
name : string -
Имя таблицы SQL.
-
con : sqlalchemy.engine.Engine or sqlite3.Connection -
Использование SQLAlchemy позволяет использовать любую базу данных, поддерживаемую этой библиотекой. Предоставляется обратная совместимость с объектами sqlite3.Connection.
-
schema : string, optional -
Укажите схему (если это поддерживается типом базы данных). Если None, используется схема по умолчанию.
-
if_exists : {‘fail’, ‘replace’, ‘append’}, default ‘fail’ -
Как следует действовать, если таблица уже существует.
- fail: Вызвать ValueError.
- replace: Удалить таблицу перед вставкой новых значений.
- append: Вставить новые значения в существующую таблицу.
-
index : bool, default True -
Записывать индекс DataFrame в качестве столбца. Используется
index_labelв качестве имени столбца в таблице. -
index_label : string or sequence, default None -
Имя столбца для столбца(ов) индекса. Если задано None (по умолчанию) и
indexравно True, используются имена индексов. Если DataFrame использует MultiIndex, следует указать последовательность. -
chunksize : int, optional -
Строки будут записываться партиями этого размера одновременно. По умолчанию все строки записываются сразу.
-
dtype : dict, optional -
Указание типа данных для столбцов. Ключи должны быть именами столбцов, а значения — типами SQLAlchemy или строками для режима обратной совместимости sqlite3.
-
method : {None, ‘multi’, callable}, default None -
Управление используемой SQL-оператор вставки:
- None: Используется стандартный SQL
INSERTоператор (по одному на строку). - ‘multi’: Передавать несколько значений в одном
INSERTоператоре. - Вызываемая функция с сигнатурой
(pd_table, conn, keys, data_iter).
Подробности и пример реализации вызываемой функции можно найти в разделе метод вставки.
Новый в версии 0.24.0.
- None: Используется стандартный SQL
Возбуждаемые исключения: - ValueError
-
При существовании таблицы и
if_existsравно ‘fail’ (по умолчанию).
См. также
-
read_sql - Чтение DataFrame из таблицы.
Примечания
Столбцы datetime с часовыми поясами будут записаны как тип
Timestamp with timezoneс SQLAlchemy, если это поддерживается базой данных. В противном случае даты и время будут храниться как необрабатываемые по часовым поясам метки времени, локальные для исходного часового пояса.Новый в версии 0.24.0.
Ссылки
[1] http://docs.sqlalchemy.org [2] https://www.python.org/dev/peps/pep-0249/ Примеры
Создание временной SQLite базы данных.
>>> from sqlalchemy import create_engine >>> engine = create_engine('sqlite://', echo=False)Создание таблицы с нуля с 3 строками.
>>> df = pd.DataFrame({'name' : ['User 1', 'User 2', 'User 3']}) >>> df name 0 User 1 1 User 2 2 User 3>>> df.to_sql('users', con=engine) >>> engine.execute("SELECT * FROM users").fetchall() [(0, 'User 1'), (1, 'User 2'), (2, 'User 3')]>>> df1 = pd.DataFrame({'name' : ['User 4', 'User 5']}) >>> df1.to_sql('users', con=engine, if_exists='append') >>> engine.execute("SELECT * FROM users").fetchall() [(0, 'User 1'), (1, 'User 2'), (2, 'User 3'), (0, 'User 4'), (1, 'User 5')]Перезапись таблицы только с
df1.>>> df1.to_sql('users', con=engine, if_exists='replace', ... index_label='id') >>> engine.execute("SELECT * FROM users").fetchall() [(0, 'User 4'), (1, 'User 5')]Укажите тип данных (особенно полезно для целых чисел с пропущенными значениями). Обратите внимание, что, хотя pandas вынужден хранить данные как числа с плавающей запятой, база данных поддерживает целые числа с пустыми значениями. При получении данных с помощью Python мы получаем целочисленные скаляры.
>>> df = pd.DataFrame({"A": [1, None, 2]}) >>> df A 0 1.0 1 NaN 2 2.0>>> from sqlalchemy.types import Integer >>> df.to_sql('integers', con=engine, index=False, ... dtype={"A": Integer()})>>> engine.execute("SELECT * FROM integers").fetchall() [(1,), (None,), (2,)] -
© 2008–2012, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.25.0/reference/api/pandas.Series.to_sql.html