当数据框的列名与 sql server 表列名不同时使用 sqlalchemy to_sql

Posted 2023-02-23

【中文标题】当数据框的列名与 sql server 表列名不同时使用 sqlalchemy to_sql

【英文标题】：using sqlalchemy to_sql when dataframe has different column names to sql server table column names

【发布时间】：2020-05-09 11:17:32

【问题描述】：

我有一个上传到 SQL 服务器表的数据框。我正在使用 sqlalchemy 和 to_sql 方法。

数据完美上传到表中。目前我已经设计了它，以便我的数据框和 sql 表中的列名是相同的。但是我想知道是否需要这样做？有没有一种方法，当您的数据框与 sql 表具有不同的列名时，您可以指定一些映射？还是只是简单地重命名数据框中的列名？

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine(engine_str)
conn = engine.connect()
df.to_sql(tbl_name, conn, if_exists='append', index=False)

【问题讨论】：

这是个好问题，你找到答案了吗？

【参考方案1】：

我在表之间传输数据时遇到过这种情况，我使用 pandas.DataFrame.rename 将一组列映射到另一组列，然后再将数据帧推回 SQL。

因此，例如，假设一个表具有以下列：Name、IPAddress、Folder

您的第二个表有以下列：name、ip、folder

您可以使用 sqlalchemy 将第一个表读入数据框：

source_data = pd.read_sql_table(source_table, con=engine)

然后创建一个转换字典来转换列：

conv_dict = 
'Name': 'name',
'IPAddress': 'ip',
'Folder': 'folder'


# convert the columns into a new datframe
new_df = source_data.rename(columns=conv_dict)

现在您可以将带有转换列的新数据框放入您的第二个表中：

new_df.to_sql(dest_table, con=engine, if_exists='append', index=False)

来源：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.rename.html