需要使用Pandas Dataframe编辑MySQL表中的行子集

Question

我正在尝试更改数据库中的表格。但是我发现使用Pandas提供的to_sql方法很困难。我的price_data数据框看起来像这样：

初始数据帧（作为数据库中的行）：

用于更改数据的代码：

with con:
    price_data.to_sql(con=con, name='clean_prices2', if_exists='append', index=False, flavor='mysql')

这里的最终目标是修改初始数据帧（将零值转换为Nan，然后插入它们），并将其保存回数据库中。结果应该如下所示（除了相同的id）：

期望的输出：

如果你专门查看close_price列，可以看到0值已分配为90.7350

我目前的解决方案是附加数据行，这会导致像这样的重复输入：

实际输出：

最后，我必须执行另一个查询来删除重复的行（基于price_date）

我知道我可以将if_exists参数更改为替换，但这会删除我的数据库表的其余部分。基本上我想在不同的symbol_id

上多次执行此查询

有没有修改子集（在这种情况下，只有3行）而不删除表中的其余数据？解决方案可以修改现有行（保持相同的id）或删除旧行，并创建没有零的新行。我只是想在没有额外删除重复查询的情况下完成此任务。

Answer 1

考虑一个具有精确结构的临时表作为最终表，但定期更换，然后将用于更新现有的最终表。尝试使用sqlalchemy engine进行这两项操作。

具体来说，对于后一种SQL，您将在临时表和最终表之间使用UPDATE JOIN查询。下面假设您使用var keyInfo Console.ReadKey(true); var c = Char.ToLower(keyInfo.KeyChar); Console.Write(c); 模块（根据需要进行调整）：

pymysql