Question

我试图将数据框的内容写入模式中的表格，除了公共＆＃39;架构。我遵循Pandas writing dataframe to other postgresql schema中描述的模式：

meta = sqlalchemy.MetaData()
engine = create_engine('postgresql://some:user@host/db')
meta = sqlalchemy.MetaData(engine, schema='schema')
meta.reflect(engine, schema='schema')
pdsql = pandas.io.sql.PandasSQLAlchemy(engine, meta=meta)

但是当我试着写到桌子上时：

pdsql.to_sql(df, 'table', if_exists='append')

我收到以下错误：

InvalidRequestError: Table 'schema.table' is already defined for this MetaData instance.  Specify 'extend_existing=True' to redefine options and columns on an existing Table object.

我还尝试在extend_existing=True电话中添加reflect，但这似乎没有什么区别。

如何让pandas写入此表？

Answer 1

更新：从pandas 0.15开始，支持写入不同的架构。然后，您将能够使用schema关键字参数：

df.to_sql('test', engine, schema='a_schema')

正如我在链接question中所述，目前尚未支持使用read_sql和to_sql函数来写入不同的架构（但已提交增强请求： https://github.com/pydata/pandas/issues/7441）。

但是，我描述了使用对象接口的解决方法。但我在那里描述的只适用于添加表一次，而不是用于替换和/或附加表。因此，如果您只想添加，请先删除现有表，然后再次写入。

如果你想附加到表中，下面是一个更多的hacky解决方法。首先重新定义has_table和get_table：

def has_table(self, name):
    return self.engine.has_table(name, schema=self.meta.schema)

def get_table(self, table_name):
    if self.meta.schema:
        table_name = self.meta.schema + '.' + table_name
    return self.meta.tables.get(table_name)

pd.io.sql.PandasSQLAlchemy.has_table = has_table
pd.io.sql.PandasSQLAlchemy.get_table = get_table

然后像你一样创建PandasSQLAlchemy对象，并写下数据：

meta = sqlalchemy.MetaData(engine, schema='schema')
meta.reflect()
pdsql = pd.io.sql.PandasSQLAlchemy(engine, meta=meta)
pdsql.to_sql(df, 'table', if_exists='append')

这显然不是一个好方法，但我们正努力为0.15提供更好的API。如果您想提供帮助，请参阅https://github.com/pydata/pandas/issues/7441。

小心！这个界面（PandasSQLAlchemy）还没有真正公开，并且在下一版本的pandas中仍然会有变化，但这就是你如何为pandas 0.14（.1）做的。

更新：在{pandas 0.15}中将PandasSQLAlchemy重命名为SQLDatabase。

在PostgreSQL上，Pandas to_sql除了'public'之外不能写入架构

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