pd.to_sql怎样不改变原表结果,而是update
时间: 2024-03-16 22:41:20 浏览: 28
如果你想使用 `pd.to_sql()` 更新数据库表而不是插入新的行,可以使用 `if_exists` 参数来设置更新模式。`if_exists` 参数有三个选项:
- `fail`: 如果表已经存在就不做任何事情(默认值)。
- `replace`: 如果表已经存在,先删除表,然后再创建新表并插入数据。
- `append`: 如果表已经存在,将数据添加到表的末尾。
如果你想更新已经存在的表,可以将 `if_exists` 设置为 `replace` 或 `append`。例如:
```python
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]})
# 在数据库中创建新表
df.to_sql('people', con=engine)
# 更新已经存在的表
df2 = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [26, 31]})
df2.to_sql('people', con=engine, if_exists='replace', index=False)
```
在上面的示例中,我们先使用 `pd.to_sql()` 将 `df` 插入到数据库中创建了一个新表 `people`。然后我们创建了一个新的 `df2`,其中的数据有更新,然后使用 `if_exists='replace'` 参数将 `df2` 更新到了已经存在的 `people` 表中。注意,`index=False` 参数表示不将 DataFrame 的索引列插入到数据库表中,如果你想将索引列插入到数据库表中,可以将 `index` 参数设置为 `True`。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)