Question

我有一个sqlite数据库和具有不同列名的数据框，但它们引用相同的东西。例如。

我的数据库汽车有车ID，名称和价格。
我的数据框 df 具有汽车标识，值和名称。

附加：我还想添加一个额外的日期＆＃39;数据库中 df 中没有的列，并根据当前日期插入。

我想将df保存在数据库中，以便Id = Identity，Price = Value，Name = Name和date = something specified by the user or current

所以我不能通常df.to_sql（除非我重命名列名，但我想知道是否有更好的方法来做到这一点）

我首先尝试同步没有日期列cur.execute("INSERT INTO Cars VALUES(?,?,?)",df.to_records(index=False))

但是，上面的方法不起作用，并且给出了绑定错误的错误。另外，DB和DF中列的顺序不同

我甚至不确定如何处理我有额外日期列的部分，所以任何帮助都会很棒。下面是生成所有值的示例代码。

import sqlite3 as lite

con = lite.connect('test.db')

with con:

   cur = con.cursor()    
   cur.execute("CREATE TABLE Cars(Id INT, Name TEXT, Price INT, date TEXT)")
   df = pd.DataFrame({'Identity': range(5), 'Value': range(5,10), 'Name': range(10,15)})

Answer 1

你可以这样做：

cur.executemany("INSERT INTO Cars (Id, Name, Price) VALUES(?,?,?)", list(df.to_records(index=False)))

此外，您应该将数据框的dtype属性指定为numpy.int32，以满足表＆＃39;汽车＆＃39;

的约束

con = sqlite3.connect('test.db')
cur = con.cursor()

cur.execute("CREATE TABLE Cars(Id INT, Name TEXT, Price INT, date TEXT)")
df = pandas.DataFrame({'Identity': range(5), 'Value': range(5,10), 'Name': range(10,15)}, dtype=numpy.int32)

cur.executemany("INSERT INTO Cars (Id, Price, Name) VALUES(?,?,?)", list(df[['Identity', 'Value', 'Name']].to_records(index=False)))

query ="SELECT * from Cars"
cur.execute(query)
rows= cur.fetchall()
for row in rows:
    print (row)

将pandas数据帧保存到具有不同列名的sqlite中？

1 个答案: