用python把dataframe写入sql

在Python中，可以使用pandas库将DataFrame数据写入SQL数据库。这里以常见的几种方式为例：

1. **sqlite**: 如果你使用的是SQLite数据库，可以直接利用`to_sql()`函数。首先，确保安装了`pandas`、`sqlalchemy`和`sqlite3`库。

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 创建engine连接
engine = create_engine('sqlite:///your_database.db')

# 假设df是一个DataFrame
df.to_sql(name='your_table_name', con=engine, if_exists='replace')  # replace表示如果表已存在则替换

2. **MySQL、PostgreSQL等**: 需要用到`pyodbc`（对于ODBC连接）或`psycopg2`（对于PostgreSQL），示例如下：

import pandas as pd
import pyodbc

# 使用odbc连接
conn_str = (
    r'DRIVER={SQL Server};'
    r'SERVER=your_server;PORT=your_port;'
    r'DATABASE=your_database;'
    r'Trusted_Connection=yes;'  # 或者提供具体的username和password
)
conn = pyodbc.connect(conn_str)

df.to_sql(name='your_table_name', con=conn, if_exists='append')  # append表示追加新行

# 关闭连接
conn.close()

3. **SQLAlchemy**（适用于多种数据库支持）:

from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData

# 创建engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@host/dbname', echo=True)

# 将DataFrame转换为table对象
metadata = MetaData()
table = Table('your_table_name', metadata, autoload_with=engine)

df.to_sql(table.name, engine, if_exists='replace')