Question

我正在尝试将数据从python pandas数据框导出到现有的MS Access表，我想用已更新的数据替换MS访问表（在python中）我曾尝试使用pandas.to_sql，但收到错误消息。我发现这很奇怪，使用pandas.read_sql无缝地工作？

这是我的代码：

import pyodbc
import pandas as pd
conn_str = (
r'DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};'
r'DBQ=H:\Work\IndexTrader\Data\database\IndexData.accdb;'
)
cnxn = pyodbc.connect(conn_str)
SQL = 'SELECT * FROM Index_data;

从MS Access读取数据很好，见下文

dfins = pd.read_sql(SQL, cnxn)

然而，当我尝试回写并替换MS中的表时，它不起作用吗？

dfins.to_sql('Index_data', cnxn, if_exists='replace')
cnxn.close()

我得到的错误是：

DatabaseError: Execution failed on sql 'SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table' AND name=?;': ('42S02', "[42S02] [Microsoft][ODBC Microsoft Access Driver] The Microsoft Access database engine cannot find the input table or query 'sqlite_master'. Make sure it exists and that its name is spelled correctly. (-1305) (SQLExecDirectW)")

如果有替代方法而不是pandas.to_sql，那也有帮助，我只需要知道如何导出我的数据。

Answer 1

如评论中所述，to_sql仅支持slite3

逐行解析数据框并将每行插入表中的示例方法：

import pyodbc
import pandas as pd
conn_str = (
r'DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};'
r'DBQ=C:\Users\Erik\Desktop\TestDb.accdb;'
)
cnxn = pyodbc.connect(conn_str)
SQL = 'SELECT * FROM Index_data;'
dfins = pd.read_sql(SQL, cnxn)
for index, row in dfins.iterrows():
    with cnxn.cursor() as crsr:
       crsr.execute("INSERT INTO Output(Field1, Field2) VALUES(?,?)", row["F1"], row["F2"] )

这会将DataFrame的F1和F2列插入名为Output的表的Field1和Field2字段中。

这有两个主要条件才能正常运作：

您需要有一个Access表来接收数据
该表需要具有正确的字段和正确的数据类型才能接收数据

您可以使用预先存在的表格，例如您从中获取数据的索引表格，但我不推荐它（丢失数据的风险）。如果这样做，则需要先清除表格。要清除索引表：

with cnxn.cursor() as crsr:
    crsr.execute("DELETE * FROM Index_data;")

Answer 2

考虑将pandas dataframe导出为CSV文件，然后在MS Access SQL中运行内联查询，因为Jet / ACE SQL引擎允许直接查询CSV。请注意文件夹是文件名上带有句点限定符的数据库。相应地调整列。

import pyodbc
import pandas as pd

conn_str = r'DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};DBQ=H:\Work\IndexTrader\Data\database\IndexData.accdb;'
cnxn = pyodbc.connect(conn_str)

...

dfins.to_csv(r'C:\Path\To\myCSVFile.csv', index=False)

cur = cnxn.cursor()
cur.execute("INSERT INTO Index_data (Col1, Col2, Col3)" + \
            " SELECT Col1, Col2, Col3" + \
            " FROM [text;HDR=Yes;FMT=Delimited(,);Database=C:\Path\To\Folder].myCSVFile.csv t")
cnxn.commit()

Answer 3

只是为了跟进 Parfait 的回答。我喜欢 ms access 中的内联查询的想法，而不是遍历数据帧中的行。但是，我遇到了看起来像数字的字段（对于 Excel 或 Access）的问题；那些带有前导零的字段。我们的环境中有很多这样的人。对于那些，我只是使用 csv 模块用引号将它们包装起来。像这样：

numWidgets - retentionSize

将数据从python pandas数据框导出或写入MS Access表

3 个答案: