pandas.Series.to_sql

Series.to_sql(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, добавлены или перезаписаны.

Параметры

name:str

Имя таблицы SQL.

con:sqlalchemy.engine.(Engine or Connection) or sqlite3.Connection

Использование SQLAlchemy позволяет использовать любую базу данных, поддерживаемую этой библиотекой. Предоставляется обратная совместимость с объектами sqlite3.Connection. Пользователь отвечает за удаление движка и закрытие соединения для подключений SQLAlchemy. См. здесь.

schema:str, optional

Укажите схему (если база данных поддерживает это). Если None, используется схема по умолчанию.

if_exists:{‘fail’, ‘replace’, ‘append’}, default ‘fail’

Как себя вести, 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

Записать индекс DataFrame в виде столбца. Использует index_label как имя столбца в таблице.

index_label:str or sequence, default None

Метка столбца для столбца(ов) индекса. Если задано None (по умолчанию) и index равно True, то используются имена индексов. Должна быть задана последовательность, если DataFrame использует MultiIndex.

chunksize:int, optional

Укажите количество строк в каждой партии, которые будут записываться одновременно. По умолчанию все строки будут записаны сразу.

dtype:dict or scalar, optional

Указание типа данных для столбцов. Если используется словарь, ключи должны быть именами столбцов, а значения — типами SQLAlchemy или строками для режима обратной совместимости sqlite3. Если предоставлен скаляр, он будет применен ко всем столбцам.

method:{None, ‘multi’, callable}, optional

Управляет используемой SQL-строкой вставки:

• None : Использует стандартную SQL-строку (по одной строке).

• ‘multi’: Передать несколько значений в одной строке.

• callable с сигнатурой (pd_table, conn, keys, data_iter).

Подробности и пример реализации вызова функции см. в разделе метод вставки.

Возвращает

None или int

Количество строк, затронутых to_sql. Возвращается None, если вызов функции, переданной в method, не возвращает целое число строк.

Количество возвращенных строк, затронутых — сумма атрибута rowcount sqlite3.Cursor или SQLAlchemy connectable, что может не отражать точное количество записанных строк, как указано в sqlite3 или SQLAlchemy.

В версии 1.4.0.

Возбуждает

ValueError

Когда таблица уже существует, а if_exists равно ‘fail’ (по умолчанию).

См. также

read_sql

Чтение DataFrame из таблицы.

Примечания

Столбцы datetime с часовым поясом будут записаны как тип Timestamp with timezone с SQLAlchemy, если это поддерживается базой данных. В противном случае даты и время будут храниться как даты и время без учета часового пояса, локальные по оригинальному часовому поясу.

Ссылки

1

https://docs.sqlalchemy.org

2

https://www.python.org/dev/peps/pep-0249/

Примеры

Создание базы данных SQLite в памяти.

>>> 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)
3
>>> engine.execute("SELECT * FROM users").fetchall()
[(0, 'User 1'), (1, 'User 2'), (2, 'User 3')]

Также можно передать sqlalchemy.engine.Connection в con:

>>> with engine.begin() as connection:
...     df1 = pd.DataFrame({'name' : ['User 4', 'User 5']})
...     df1.to_sql('users', con=connection, if_exists='append')
2

Это разрешено для поддержки операций, требующих использования одного и того же подключения DBAPI для всей операции.

>>> df2 = pd.DataFrame({'name' : ['User 6', 'User 7']})
>>> df2.to_sql('users', con=engine, if_exists='append')
2
>>> engine.execute("SELECT * FROM users").fetchall()
[(0, 'User 1'), (1, 'User 2'), (2, 'User 3'),
 (0, 'User 4'), (1, 'User 5'), (0, 'User 6'),
 (1, 'User 7')]

Перезапись таблицы только с df2.

>>> df2.to_sql('users', con=engine, if_exists='replace',
...            index_label='id')
2
>>> engine.execute("SELECT * FROM users").fetchall()
[(0, 'User 6'), (1, 'User 7')]

Укажите dtype (особенно полезно для целых чисел с пропущенными значениями). Обратите внимание, что, хотя pandas вынужден хранить данные как с плавающей запятой, база данных поддерживает целые числа с возможностью отсутствия значений. При извлечении данных с помощью Python мы получаем целые 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()})
3

>>> engine.execute("SELECT * FROM integers").fetchall()
[(1,), (None,), (2,)]