pandas dataframe to_sql 数据列个数和名称不相同怎么办

如果要将 DataFrame 写入数据库，但是 DataFrame 的列数和列名与数据库表不匹配，可以使用 Pandas 的 rename 或者 reindex 方法进行调整。

rename 方法可以对 DataFrame 的列名进行重命名：

df = df.rename(columns={'旧列名1': '新列名1', '旧列名2': '新列名2', ...})

reindex 方法可以对 DataFrame 的列进行重新排序和筛选：

df = df.reindex(columns=['列名1', '列名2', ...])

在调整列名和列顺序后，就可以使用 to_sql 方法将 DataFrame 写入数据库了：

df.to_sql(name='表名', con=engine, if_exists='append', index=False, chunksize=10000)

需要注意的是，调整列名和列顺序后，DataFrame 的列数和名称必须与数据库表的列数和名称相匹配，否则会写入失败。

相关问题

pandas dataframe to_sql 批量

将数据批量写入数据库可以通过 Pandas 的 DataFrame 的 to_sql 方法实现。具体步骤如下：

1. 创建数据库连接：

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('数据库类型+数据库驱动://用户名:密码@IP地址:端口号/数据库名称')

2. 将 DataFrame 写入数据库：

df.to_sql(name='表名', con=engine, if_exists='append', index=False, chunksize=10000)

其中，name 参数指定写入的表名；con 参数指定数据库连接；if_exists 参数指定写入方式，'append' 表示追加写入；index 参数指定是否将 DataFrame 的索引列写入数据库；chunksize 参数指定每次写入的数据量，可以根据实际情况调整。

需要注意的是，to_sql 方法会将 DataFrame 中所有的列都写入数据库，如果 DataFrame 中包含不需要写入的列，可以先进行筛选或删除。

dataframe to_sql

DataFrame to_sql是pandas库中的一个函数，用于将DataFrame对象中的数据保存到SQL数据库中。它提供了一种方便的方式来将数据从DataFrame导入到关系型数据库中。

使用DataFrame to_sql函数，你需要先连接到目标数据库，并提供数据库连接信息，如数据库类型、主机名、用户名、密码等。然后，你可以指定目标数据库中的表名，并选择将数据插入到表中的方式，如追加数据、替换数据或创建新表。

以下是使用DataFrame to_sql函数的一些示例代码：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 创建DataFrame对象
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [28, 32, 25],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 连接到目标数据库
engine = create_engine('数据库连接信息')

# 将DataFrame数据保存到数据库中的表
df.to_sql('表名', con=engine, if_exists='append')

上述代码中，我们首先创建了一个DataFrame对象df，然后使用create_engine函数创建了一个数据库连接引擎engine。最后，我们使用to_sql函数将DataFrame数据保存到数据库中的表。