Question

我知道这是一个涉及多个主题的简单主题，但我找不到解决方案。

我所拥有的是一个txt文件，我读入数组并将其转换为Dataframe。之后，我将变换单个列，使其成为日期/数字。我确信有一种更有效的方法来构建我正在寻找的东西，但它对我有用。

我最终得到的数据框如下：

    PSVLD Market Date PSVLD Ticker PSVLD Tenor Date  PSVLD Percent of Spot  \
1         2017-02-03      .MSCIEA               1M                   50.0   
2         2017-02-03      .MSCIEA               1M                   60.0   
3         2017-02-03      .MSCIEA               1M                   70.0   
4         2017-02-03      .MSCIEA               1M                   75.0   
5         2017-02-03      .MSCIEA               1M                   80.0   
6         2017-02-03      .MSCIEA               1M                   85.0   
7         2017-02-03      .MSCIEA               1M                   90.0   
8         2017-02-03      .MSCIEA               1M                   92.5   
9         2017-02-03      .MSCIEA               1M                   95.0   
10        2017-02-03      .MSCIEA               1M                   97.5   

    PSVLD Vol  
1    34.96749  
2    34.36383  
3    32.58459  
4    30.53958  
5    28.30699  
6    24.74774  
7    20.07822  
8    17.38867  
9    14.58027  
10   11.84767

现在我想将这些数据插入数据库。我创建了一个新表，并尝试将此数据帧执行到我的文件中，但它不起作用。

con = sq3.connect('my_db.db')

query = 'CREATE TABLE ImpliedVola (Date date, Ticker varchar(50), Tenor varchar(10),Strike real, IV real)' 
con.execute(query)
con.commit()
con.executemany('INSERT INTO ImpliedVola VALUES (?, ?, ?, ?, ?)', df)

但不幸的是，它说了17个绑定。你知道我做错了什么吗？提前谢谢！

ProgrammingError: Incorrect number of bindings supplied. The current statement uses 5, and there are 17 supplied.

Answer 1

我会使用原生的Pandas DataFrame.to_sql()方法。

演示：

In [41]: import sqlite3

In [42]: con = sqlite3.connect('d:/temp/df.sqlite')

In [43]: df
Out[43]:
  PSVLD Market Date PSVLD Ticker PSVLD Tenor Date  PSVLD Percent of Spot  PSVLD Vol
0        2017-02-03      .MSCIEA               1M                   50.0   34.96749
1        2017-02-03      .MSCIEA               1M                   60.0   34.36383
2        2017-02-03      .MSCIEA               1M                   70.0   32.58459
3        2017-02-03      .MSCIEA               1M                   75.0   30.53958
4        2017-02-03      .MSCIEA               1M                   80.0   28.30699
5        2017-02-03      .MSCIEA               1M                   85.0   24.74774
6        2017-02-03      .MSCIEA               1M                   90.0   20.07822
7        2017-02-03      .MSCIEA               1M                   92.5   17.38867
8        2017-02-03      .MSCIEA               1M                   95.0   14.58027
9        2017-02-03      .MSCIEA               1M                   97.5   11.84767

In [44]: df.rename(columns=lambda x: x.replace(' ', '_')).to_sql('ImpliedVola', con, if_exists='replace')

结果：

D:\temp>sqlite3 df.sqlite
SQLite version 3.10.1 2016-01-13 21:41:56
Enter ".help" for usage hints.
sqlite> .mode column
sqlite> .header on
sqlite> select * from ImpliedVola;
index       PSVLD_Market_Date    PSVLD_Ticker  PSVLD_Tenor_Date  PSVLD_Percent_of_Spot  PSVLD_Vol
----------  -------------------  ------------  ----------------  ---------------------  ----------
0           2017-02-03 00:00:00  .MSCIEA       1M                50.0                   34.96749
1           2017-02-03 00:00:00  .MSCIEA       1M                60.0                   34.36383
2           2017-02-03 00:00:00  .MSCIEA       1M                70.0                   32.58459
3           2017-02-03 00:00:00  .MSCIEA       1M                75.0                   30.53958
4           2017-02-03 00:00:00  .MSCIEA       1M                80.0                   28.30699
5           2017-02-03 00:00:00  .MSCIEA       1M                85.0                   24.74774
6           2017-02-03 00:00:00  .MSCIEA       1M                90.0                   20.07822
7           2017-02-03 00:00:00  .MSCIEA       1M                92.5                   17.38867
8           2017-02-03 00:00:00  .MSCIEA       1M                95.0                   14.58027
9           2017-02-03 00:00:00  .MSCIEA       1M                97.5                   11.84767

Pandas Dataframe到Sqlite - 绑定问题

1 个答案: