Question

我不确定to_sql（pandas 0.13.1）中是否存在此行为。当我创建一个没有列名称的数据框并尝试在sql db中写入

dfi = DataFrame(randn(3, 10))
dfi.to_sql(name = to_table, con=connection, flavor='mysql', if_exists='replace')

我收到以下错误：

/usr/local/Cellar/python/2.7.6/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/sql.pyc in get_schema(frame, name, flavor, keys)
        308     lookup_type = lambda dtype: get_sqltype(dtype.type, flavor)
        309     # Replace spaces in DataFrame column names with _.
    --> 310     safe_columns = [s.replace(' ', '_').strip() for s in frame.dtypes.index]
        311     column_types = lzip(safe_columns, map(lookup_type, frame.dtypes))
        312     if flavor == 'sqlite':

    AttributeError: 'numpy.int64' object has no attribute 'replace'

如果我设置列标题 dfi.columns = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']，

写入数据库顺利进行。我试图推入数据库的真实数据帧是MultiIndex数据帧，显然有些列没有标记。

                   id month values                                                            
stats                       count        mean         std  min     25%    50%     75%     max
0                  1   Jan   2108  233.373102  107.521779   33  160.00  209.0  275.00   744.0
1                  1   Feb   1920  255.720573  111.454035   45  175.00  230.0  318.25   750.0
2                  1   Mar   2108  295.674810  113.522911   59  219.00  277.0  346.00   803.0
3                  1   Apr   2017  287.206247   99.577189  112  216.00  267.0  342.00   876.0
4                  1   May   2077  224.939336   80.810044   93  168.00  207.0  259.00   627.0

Answer 1

这不起作用的原因是因为pandas 0.13.1（及更低版本）的sql版本不支持整数列名。在将它写入sql之前，您可以轻松解决这个问题（如果您不想提供其他名称）：

df.columns = df.columns.astype(str)

从pandas 0.14开始，sql函数基于sqlalchemy，现在支持整数列名和多索引索。
目前尚不支持多索引列，但我不清楚sql中的输出应该是什么？因此，用户首先要删除一个级别或压平多索引。

to_sql中可能存在AttributeError错误

1 个答案: