Python dask.dataframe.to_sql用法及代碼示例

用法: dask.dataframe.to_sql(df, name: str, uri: str, schema=None, if_exists: str = 'fail', index: bool = True, index_label=None, chunksize=None, dtype=None, method=None, compute=True, parallel=False, engine_kwargs=None)

將 Dask Dataframe 存儲到 SQL 表

根據“meta”DataFrame(並符合調用者的“if_exists”首選項)創建一個空表，然後每個塊調用pd DataFrameto_sql(帶有if_exists=”append”)。

支持 SQLAlchemy [1] 支持的數據庫。可以新創建、附加或覆蓋表。

參數：

name：str

SQL 表的名稱。

uri：string

數據庫連接的完整 sqlalchemy URI

schema：str，可選

指定架構(如果數據庫風格支持此)。如果沒有，使用默認模式。

if_exists：{‘fail’, ‘replace’, ‘append’}，默認 ‘fail’

如果表已經存在，如何表現。

失敗：引發ValueError
替換：在插入新值之前刪除表。
append：向現有表中插入新值。

index：布爾值，默認為真

將DataFrame 索引寫為一列。使用index_label 作為表中的列名。

index_label：str 或序列，默認無

索引列的列標簽。如果給出 None(默認)並且 index 為 True，則使用索引名稱。如果DataFrame 使用MultiIndex，則應給出一個序列

chunksize：int 可選

指定每次要寫入的每批中的行數。默認情況下，將一次寫入所有行。

dtype：dict或標量，可選

指定列的數據類型。如果使用字典，鍵應該是列名，值應該是 SQLAlchemy 類型或 sqlite3 舊模式的字符串。如果提供了標量，它將應用於所有列。

method：{無，‘multi’，可調用}，可選

控製使用的 SQL 插入子句：

無：使用標準 SQL INSERT 子句(每行一個)。
‘multi’：在單個 INSERT 子句中傳遞多個值。
可使用簽名 (pd_table, conn, keys, data_iter) 調用。

詳細信息和示例可調用實現可以在部分插入方法中找到。

compute：布爾值，默認為真

如果為真，則調用dask.compute 並執行加載到 SQL 中；否則，返回 Dask 對象(或當 parallel=True 時的 per-block 對象數組)

parallel：布爾值，默認為 False

如果為 true，則讓每個塊同時將自身附加到 DB 表中。這可能導致 DB 行的順序與源 DataFrame 的相應行不同。為 false 時，將每個塊按順序加載到 SQL DB 中。

engine_kwargs：dict 或 None

sqlalchemy 的特定數據庫引擎參數

拋出：

ValueError: 當表已存在且if_exists 為‘fail’(默認值)時。

注意：

如果數據庫支持，時區感知日期時間列將使用 SQLAlchemy 編寫為 Timestamp with timezone 類型。否則，日期時間將存儲為原始時區本地的時區未知時間戳。

參考：

1: https://docs.sqlalchemy.org
2: https://www.python.org/dev/peps/pep-0249/

例子：

從頭開始創建一個有 4 行的表。

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([ {'i':i, 's':str(i)*2 } for i in range(4) ])
>>> from dask.dataframe import from_pandas
>>> ddf = from_pandas(df, npartitions=2)
>>> ddf  
Dask DataFrame Structure:
                   i       s
npartitions=2
0              int64  object
2                ...     ...
3                ...     ...
Dask Name: from_pandas, 2 tasks

>>> from dask.utils import tmpfile
>>> from sqlalchemy import create_engine
>>> with tmpfile() as f:
...     db = 'sqlite:///%s' %f
...     ddf.to_sql('test', db)
...     engine = create_engine(db, echo=False)
...     result = engine.execute("SELECT * FROM test").fetchall()
>>> result
[(0, 0, '00'), (1, 1, '11'), (2, 2, '22'), (3, 3, '33')]

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自dask.org大神的英文原創作品 dask.dataframe.to_sql。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。