Pandas to_sql替换重复项

Question

我每秒都会使用参数向API发出请求（自上次请求后返回更改）我将其转换为数据帧并希望快速将其插入MySQL并替换重复行，如下所示：

REPLACE INTO table (column1,column2...) VALUES (val1,val2...) 

我真的很喜欢函数DataFrame.to_sql，但问题是它没有替换重复行选项。我用DataFrame.to_sql看到的方法是每次都删除表并使用选项if_exists：replace重新创建它，但我认为它会显着影响性能。您能否建议在更换重复值时从数据框插入数据的更好方法是什么？

Answer 1

如果您的DF不是那么大，您可以遍历它，生成INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE SQL并在MySQL数据库中执行它们。

Answer 2

似乎没有办法用pandas中的DataFrame.to_sql替换重复项。希望他们将来能够整合这个功能。我设法找到一个关于如何忽略重复的post，但在我的情况下，我只是决定选择另一种方法，并且正如@MaxU提到的迭代通过Dataframe并执行

REPLACE INTO table (column1,column2...) VALUES (val1,val2...)