python np.dataframe批量插入doris

要将 Pandas 中的 DataFrame 批量插入到 Doris 中，可以使用 Doris 的 HTTP 接口，在 Python 中使用 requests 库来发送 HTTP 请求。具体步骤如下：

1. 将 DataFrame 转换为 JSON 格式的字符串。

import pandas as pd
import json

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]})
json_data = df.to_json(orient='records')

2. 构建 HTTP 请求的 URL 和请求体。

import requests

url = 'http://doris-host:8080/api/doris-db/table-name/_stream_load'
data = {'data': json_data}

其中，doris-host 是 Doris 的主机名或 IP 地址，8080 是 Doris 的 HTTP 端口号，table-name 是要插入数据的表名，_stream_load 是 Doris 提供的 HTTP 接口。

3. 发送 HTTP 请求。

response = requests.post(url, data=data)
if response.status_code == 200:
    print('Data inserted successfully.')
else:
    print('Error:', response.text)

4. 处理响应。

如果 HTTP 请求的响应状态码是 200，表示数据插入成功。否则，可以通过 response.text 获取错误信息。

需要注意的是，如果要批量插入大量数据，可以将 DataFrame 拆分成多个小的 DataFrame，每个小的 DataFrame 插入 Doris 一次。这样可以避免一次性插入大量数据导致的性能问题。