可是使用replace就将原表给删除了重新建了呀

你说得对，如果使用 `if_exists='replace'` 参数，`pd.to_sql()` 函数会删除原有的表并创建新表，这可能会导致数据丢失。如果你想保留原有的数据并更新其中的一部分数据，可以使用 SQL 语句来完成。具体步骤如下：

1. 使用 SQL 语句查询原有的表中的数据，并将其存储到 Pandas DataFrame 中。

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('sqlite:///example.db')

# 从数据库中查询原有的表中的数据
df_old = pd.read_sql_table('people', con=engine)

2. 将需要更新的数据存储到 Pandas DataFrame 中。

# 创建新的 DataFrame 存储更新后的数据
df_new = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [26, 31]})

3. 将新的数据合并到原有的数据中，并将结果存储到 Pandas DataFrame 中。

# 将新的数据合并到原有的数据中
df_merged = pd.merge(df_old, df_new, on='name', how='outer')

# 将合并后的数据存储到新表中
df_merged.to_sql('people_new', con=engine, if_exists='replace', index=False)

在上面的示例中，我们首先使用 SQL 语句查询原有的表 `people` 中的数据，并将其存储到 Pandas DataFrame `df_old` 中。然后，我们创建了一个新的 DataFrame `df_new` 存储需要更新的数据。接着，我们使用 `pd.merge()` 函数将 `df_old` 和 `df_new` 合并到一起。注意，我们使用 `on='name'` 参数指定了合并的键，即 `name` 列。我们将合并的方式设置为 `how='outer'`，这表示对 `name` 列进行外连接。这样合并后的 DataFrame 中，原有的数据与新数据都会保留下来。最后，我们将合并后的数据存储到一个新的表 `people_new` 中，使用 `if_exists='replace'` 参数指定更新模式为替换表。这样，我们就实现了更新而不删除原有数据的目的。