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我有一个 pandas 数据框，我正在尝试按照以下方式插入 MS SQL EXPRESS：

import pandas as pd
import sqlalchemy

engine = sqlalchemy.create_engine("mssql+pyodbc://user:password@testodbc")
connection = engine.connect()

data = {'Host': ['HOST1','HOST2','HOST3','HOST4'],
    'Product': ['Apache HTTP 2.2','RedHat 6.9','OpenShift 2','JRE 1.3'],
    'ITBS': ['Infrastructure','Accounting','Operations','Accounting'],
    'Remediation': ['Upgrade','No plan','Decommission','Decommission'],
    'TargetDate': ['2018-12-31','NULL','2019-03-31','2019-06-30']}

df = pd.DataFrame(data)

当我打电话时：

df.to_sql(name='TLMPlans', con=connection, index=False, if_exists='replace')

接着：

print(engine.execute("SELECT * FROM TLMPLans").fetchall())

我可以看到数据正常，但它实际上并没有提交任何事务：

D:\APPS\Python\python.exe 
C:/APPS/DashProjects/dbConnectors/venv/Scripts/readDataFromExcel.py
[('HOST1', 'Apache HTTP 2.2', 'Infrastructure', 'Upgrade', '2018-12-31'), ('HOST2', 'RedHat 6.9', 'Accounting', 'No plan', 'NULL'), ('HOST3', 'OpenShift 2', 'Operations', 'Decommission', '2019-03-31'), ('HOST4', 'JRE 1.3', 'Accounting', 'Decommission', '2019-06-30')]

Process finished with exit code 0

在此处输入图像描述

它在这里说我不必像 SQLAlchemy 那样提交：

Pandas DataFrame.to_sql() 函数是否需要后续的 commit()？

并且以下建议不起作用：

Pandas to_sql 没有在我的表中插入任何数据

我花了 3 个小时在整个互联网上寻找线索，但我没有得到任何相关的答案，或者我不知道如何提出问题。

任何关于寻找什么的指导将不胜感激。

更新

我可以使用 pyodbc 连接和完整的插入语句提交更改，但是带有 SQLAlchemy 引擎的 pandas.DataFrame.to_sql() 不起作用。无论是否指定了模式，它将数据发送到内存而不是实际的数据库。

我真的很感激这方面的帮助，或者可能是我需要报告的熊猫问题？

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我有同样的问题，我意识到你需要告诉 pyodbc 你想使用哪个数据库。对我来说，默认值是 master，所以我的数据最终在那里。

有两种方法可以做到这一点：

connection.execute("USE <dbname>")

或在 中定义架构df.to_sql()：

df.to_sql(name=<TABELENAME>, conn=connection, schema='<dbname>.dbo')

在我的情况下，架构是<dbname>.dbo我认为.dbo是默认的，所以如果你定义一个替代架构，它可能是别的东西

这在这个答案中被引用了，我花了一点时间才意识到架构名称应该是什么。

于 2020-01-09T19:09:08.577 回答