通过cx_Oracle将 pd.dataframe 插入数据到oracle 数据库表 多值插入

Posted 2023-03-25

参考技术A 笔者从外部获取dataframe类型的数据，尝试各种办法，要么各种报错，要么效率很低；
参照一海外大神文章，寥寥几句,完成任务

调用也简单，适用各种dataframe 的插入

如何将 Dask.DataFrame 转换为 pd.DataFrame？

【中文标题】如何将 Dask.DataFrame 转换为 pd.DataFrame？

【英文标题】：How to transform Dask.DataFrame to pd.DataFrame?

【发布时间】：2016-12-24 19:20:02

【问题描述】：

如何将生成的 dask.DataFrame 转换为 pandas.DataFrame（假设我完成了繁重的工作，只想将 sklearn 应用于我的汇总结果）？

【参考方案1】：

您可以调用 .compute() 方法将 dask.dataframe 转换为 pandas 数据帧：

df = df.compute()

【讨论】：

是否可以将其重命名为更直观的名称，例如to_pandas()?

可能不会，不。 .compute() 在所有 dask 集合中是相当标准的。

.to_compute() 实际上对于任何使用 dask 的人来说都非常直观。

@MRocklin，我正在从一个文件夹中读取所有 csv，我无法明确提及每个列名及其 dtypes。并将所有 df 合并到一个公共列上的单个 df。当我在做 df.compute 时，我得到ValueError: The columns in the computed data do not match the columns in the provided metadata，如何处理这个

@pyd，查看read_csv中的meta，可以通过普通的pandas.read_csv()提供；但您需要确保此类meta 信息在您正在阅读的所有文件中保持一致。

【参考方案2】：

MRocklin 的回答是正确的，这个回答提供了更多详细信息，说明何时适合从 Dask DataFrame 转换为 Pandas DataFrame（以及如何预测何时会导致问题）。

Dask DataFrame 中的每个分区都是 Pandas DataFrame。运行 df.compute() 会将 Dask DataFrame 中的所有底层分区合并为一个 Pandas DataFrame。如果 Pandas DataFrame 的大小大于您机器上的 RAM，则会导致问题。

如果df 有 30 GB 的数据，而您的计算机有 16 GB 的 RAM，那么 df.compute() 将因内存错误而崩溃。如果df 只有 1 GB 的数据，那你就没事了。

您可以运行 df.memory_usage(deep=True).sum() 来计算您的 DataFrame 正在使用的内存量。这会让你知道你的 DataFrame 是否足够小，可以合并成一个 Pandas DataFrame。

重新分区会更改 Dask DataFrame 中底层分区的数量。 df.repartition(1).partitions[0] 在概念上类似于 df.compute()。

在执行大过滤操作后，转换为 Pandas DataFrame 尤其可能。如果您将 1000 亿行数据集过滤到 10000 行，那么您可能只需切换到 Pandas API。

【参考方案3】：

pd_df = pd.DataFrame(dsk_df)

给你。它比dsk_df.compute() 更快。

【讨论】：

根据我的经验，这只是返回一个数据框，其中只有列名转置在一行中。