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我有一个相当大的熊猫dataframe - 50头和几十万行数据 - 我希望使用该ceODBC模块将这些数据传输到数据库。以前我pyodbc在 for 循环中使用和使用一个简单的执行语句，但这花费的时间非常长（每 10 分钟 1000 条记录）......

我现在正在尝试一个新模块并尝试引入，executemany()尽管我不太确定以下参数序列的含义：

    cursor.executemany("""insert into table.name(a, b, c, d, e, f) 
values(?, ?, ?, ?, ?), sequence_of_parameters)

它应该看起来像一个通过每个标题工作的常量列表吗？

    ['asdas', '1', '2014-12-01', 'true', 'asdasd', 'asdas', '2', 
'2014-12-02', 'true', 'asfasd', 'asdfs', '3', '2014-12-03', 'false', 'asdasd']
  • 这是三行的示例

或者需要什么格式？

作为另一个相关问题，我该如何将常规熊猫数据框转换为这种格式？

谢谢！

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4 回答 4

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你可以试试这个：

cursor.executemany(sql_str, your_dataframe.values.tolist())

希望能帮助到你。

于 2015-05-12T08:37:05.270 回答
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我最终设法弄清楚了这一点。因此，如果您有一个 Pandas 数据框，您想使用ceODBC我使用的模块将其写入数据库，则代码为：

（all_data作为数据框）将数据框值映射到字符串并将每一行作为元组存储在元组列表中

for r in all_data.columns.values:
    all_data[r] = all_data[r].map(str)
    all_data[r] = all_data[r].map(str.strip)   
tuples = [tuple(x) for x in all_data.values]

对于元组列表，将所有空值指示符（在上面的转换中作为字符串捕获）更改为可以传递给最终数据库的空类型。这对我来说是个问题，可能不适合你。

string_list = ['NaT', 'nan', 'NaN', 'None']

def remove_wrong_nulls(x):
    for r in range(len(x)):
        for i,e in enumerate(tuples):
            for j,k in enumerate(e):
                if k == x[r]:
                    temp=list(tuples[i])
                    temp[j]=None
                    tuples[i]=tuple(temp)

remove_wrong_nulls(string_list)

创建到数据库的连接

cnxn=ceODBC.connect('DRIVER={SOMEODBCDRIVER};DBCName=XXXXXXXXXXX;UID=XXXXXXX;PWD=XXXXXXX;QUIETMODE=YES;', autocommit=False)
cursor = cnxn.cursor()

定义一个函数，将元组列表转换为 a new_list，它是对元组列表的进一步索引，变成 1000 个块。这对于我将数据传递到 SQL 查询不能超过 1MB 的数据库是必要的。

def chunks(l, n):
    n = max(1, n)
    return [l[i:i + n] for i in range(0, len(l), n)]

new_list = chunks(tuples, 1000)

定义您的查询。

query = """insert into XXXXXXXXXXXX("XXXXXXXXXX", "XXXXXXXXX", "XXXXXXXXXXX") values(?,?,?)"""

遍历new_list包含 1000 个组的元组列表并执行executemany。通过提交和关闭连接来遵循这一点，就是这样:)

for i in range(len(new_list)):
    cursor.executemany(query, new_list[i])
cnxn.commit()
cnxn.close()
于 2015-05-13T11:09:04.120 回答
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回答这个问题可能有点晚了，但也许它仍然可以帮助某人。executemany()很多 ODBC 都没有实现。其中之一就是MySQL. 当它们提到参数序列时，它们的意思是：

parameters=[{'name':'Jorge', 'age':22, 'sex':'M'}, 
            {'name':'Karen', 'age':25, 'sex':'F'}, 
            {'name':'James', 'age':29, 'sex':'M'}]

对于查询语句，它看起来像：

SQL = INSERT IGNORE INTO WORKERS (NAME, AGE, SEX) VALUES (%(name)s, %(age)s, %(sex)s)

看起来你到了那里。尽管我想指出几件事以防万一：pandas 有一个to_sql函数，如果你提供连接器对象，它会插入到 db 中，并将数据分块。

为了从 pandas 数据框中快速创建一系列参数，我发现以下两种方法很有帮助：

# creates list of dict, list of parameters
# REF: https://groups.google.com/forum/#!topic/pydata/qna3Z3WmVpM
parameters = [df.iloc[line, :].to_dict() for line in range(len(df))]

# Cleaner Way
parameters = df.to_dict(orient='records')
于 2015-08-09T17:20:12.473 回答
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概括一下以确保查询和数据帧的列顺序相同：

columns = ','.join(df.columns)
values=','.join([':{:d}'.format(i+1) for i in range(len(df.columns))])

sql = 'INSERT INTO table.name({columns:}) VALUES ({values:})'
cursor.executemany(sql.format(columns=columns, values=values), df.values.tolist())
于 2021-02-19T02:25:05.267 回答