Question

我订购了一个Pandas Dataframe。

             a0               b0  c0     d0 370025442 370020440 370020436  \
1    31/08/2014  First Yorkshire  53  05:10         0    0.8333    1.2167   
2    31/08/2014  First Yorkshire  53  07:10         0      0.85      1.15   
3    31/08/2014  First Yorkshire  53  07:40         0    0.5167    0.7833   
4    31/08/2014  First Yorkshire  53  08:10         0       0.7         1   
5    31/08/2014  First Yorkshire  53  08:40       NaN       NaN       NaN   
6    31/08/2014  First Yorkshire  53  09:00         0       0.5    0.7667   
7    31/08/2014  First Yorkshire  53  09:20         0    0.5833         1   
8    31/08/2014  First Yorkshire  53  09:40         0       0.4       0.7   
9    31/08/2014  First Yorkshire  53  10:20         0    0.5333    1.0333   
10   31/08/2014  First Yorkshire  53  10:40         0    0.4833         1   
11   31/08/2014  First Yorkshire  53  11:00         0    0.3667       0.7   
12   31/08/2014  First Yorkshire  53  11:20         0    0.5333      1.15   
13   31/08/2014  First Yorkshire  53  11:40         0    0.3333    0.7667   
14   31/08/2014  First Yorkshire  53  12:00         0    1.0167       1.5   
15   31/08/2014  First Yorkshire  53  12:40         0      0.75    1.0333   
..          ...              ...  ..    ...       ...       ...       ...   
737  25/10/2014  First Yorkshire  53  21:40         0    1.0167       1.3   
738  25/10/2014  First Yorkshire  53  22:40         0    0.5667         1

但是，当我将其转换为SQL时，排序会被更改（第13行以后）并变为：

             a0               b0  c0     d0 370025442 370020440 370020436  \
0    31/08/2014  First Yorkshire  53  05:10         0    0.8333    1.2167   
1    31/08/2014  First Yorkshire  53  07:10         0      0.85      1.15   
2    31/08/2014  First Yorkshire  53  07:40         0    0.5167    0.7833   
3    31/08/2014  First Yorkshire  53  08:10         0       0.7         1   
4    31/08/2014  First Yorkshire  53  08:40      None      None      None   
5    31/08/2014  First Yorkshire  53  09:00         0       0.5    0.7667   
6    31/08/2014  First Yorkshire  53  09:20         0    0.5833         1   
7    31/08/2014  First Yorkshire  53  09:40         0       0.4       0.7   
8    31/08/2014  First Yorkshire  53  10:20         0    0.5333    1.0333   
9    31/08/2014  First Yorkshire  53  10:40         0    0.4833         1   
10   31/08/2014  First Yorkshire  53  11:00         0    0.3667       0.7   
11   31/08/2014  First Yorkshire  53  11:20         0    0.5333      1.15   
12   31/08/2014  First Yorkshire  53  14:00         0    0.4833    1.0167   
13   31/08/2014  First Yorkshire  53  16:20         0    0.6833      1.15   
14   31/08/2014  First Yorkshire  53  23:10      None      None      None    
..          ...              ...  ..    ...       ...       ...       ...    
736  25/10/2014  First Yorkshire  53  21:40         0    1.0167       1.3   
737  25/10/2014  First Yorkshire  53  22:40         0    0.5667         1

数据是正确的，它只是已更改的行的排序（这是在SQL Server Management Studio中查看SQL表时确认的）。我在操作之前和之后都检查了输入表，并且它保持不变，因此排序问题必须是在转换为SQL时。

用于创建SQL表的代码是：

engine = sqlalchemy.create_engine("mssql+pyodbc://*server*?driver=SQL+Server+Native+Client+10.0?trusted_connection=yes")
conn = engine.connect()
art_array.to_sql(theartsql, engine, if_exists="replace", index=False)

（实际指定服务器的地方）

可能导致此问题的原因以及如何解决？任何帮助都会非常感激......

编辑：我应该提到我使用的版本是：

Python版本：2.7.8

Pandas版本：0.15.1

SQLalchemy版本：1.0.12

这些都需要保持与其他软件兼容。

Answer 1

正常。 Sql表不保持行顺序。您需要“按订单”才能获得正确的订单。在将数据移动到SQL之前，可以包含行id（或索引）。那么，你可以在Sql中“排序”。

尝试这样的事情：

df
      a
0  1.00
1  2.00
2  0.67
3  1.34

print df.reset_index().to_sql(xxxx)
   index     a
0      0  1.00
1      1  2.00
2      2  0.67
3      3  1.34

然后在SQL中，您可以“按顺序”索引。“order by”语法可能因SQL数据库而异。

Answer 2

对于仍在研究此问题的任何人。我发现使用选项method="multi"可以保留订单。默认情况下，该方法为无，即“使用标准SQL INSERT子句（每行一个）”。通过指定multi方法，它“在单个INSERT子句中传递多个值”。

df.tosql(method="multi")

在Pandas to_sql中排序行

2 个答案: