从python大熊猫数据框架导出或写入数据到MS访问表
我正在尝试将数据从python熊猫数据框架导出到现有的MS访问表中，我想用我尝试使用的pandas.to_sql更新的数据(在python中)替换MS访问表，但是我得到了一个错误消息。我觉得这很奇怪，使用pandas.read_sql可以无缝地工作吗？
这是我的代码：
import pyodbc
import pandas as pd
conn_str = (
r'DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};'
r'DBQ=H:\Work\IndexTrader\Data\database\IndexData.accdb;'
)
cnxn = pyodbc.connect(conn_str)
SQL = 'SELECT * FROM Index_data;从MS读取数据很好，见下文
dfins = pd.read_sql(SQL, cnxn)然而，当我试图回写并替换MS过剩的表时，它不起作用吗？
dfins.to_sql('Index_data', cnxn, if_exists='replace')
cnxn.close()我得到的错误是：
DatabaseError: Execution failed on sql 'SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table' AND name=?;': ('42S02', "[42S02] [Microsoft][ODBC Microsoft Access Driver] The Microsoft Access database engine cannot find the input table or query 'sqlite_master'. Make sure it exists and that its name is spelled correctly. (-1305) (SQLExecDirectW)")如果有替代pandas.to_sql的方法，这也会有帮助，我只需要知道如何导出我的数据。
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2017-10-16 12:31:27
正如评论中所说的，to_sql只支持sqlite3
一个示例方法可以逐行解析数据帧，并将每一行插入一个表中：
import pyodbc
import pandas as pd
conn_str = (
r'DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};'
r'DBQ=C:\Users\Erik\Desktop\TestDb.accdb;'
)
cnxn = pyodbc.connect(conn_str)
SQL = 'SELECT * FROM Index_data;'
dfins = pd.read_sql(SQL, cnxn)
for index, row in dfins.iterrows():
with cnxn.cursor() as crsr:
crsr.execute("INSERT INTO Output(Field1, Field2) VALUES(?,?)", row["F1"], row["F2"] ) 这会将F1和F2列DataFrame插入到名为Output的表的字段Field1和Field2中。
这有两个主要条件可以正常工作：
- 您需要有一个Access表来接收数据。
- 该表需要有正确的字段和正确的数据类型来接收数据。
您可以使用预先存在的表，比如从索引表中获取数据，尽管我不建议使用它(可能会丢失数据)。如果这样做，您需要首先清除表。要清除索引表，请执行以下操作：
with cnxn.cursor() as crsr:
crsr.execute("DELETE * FROM Index_data;")Stack Overflow用户
发布于 2017-10-16 17:57:17
考虑将熊猫数据导出到CSV文件，然后运行中的内联查询，因为Jet/ACE SQL引擎允许直接查询CSV。请注意，文件夹是文件名上带有句点限定符的数据库。相应地调整列。
import pyodbc
import pandas as pd
conn_str = r'DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};DBQ=H:\Work\IndexTrader\Data\database\IndexData.accdb;'
cnxn = pyodbc.connect(conn_str)
...
dfins.to_csv(r'C:\Path\To\myCSVFile.csv', index=False)
cur = cnxn.cursor()
cur.execute("INSERT INTO Index_data (Col1, Col2, Col3)" + \
" SELECT Col1, Col2, Col3" + \
" FROM [text;HDR=Yes;FMT=Delimited(,);Database=C:\Path\To\Folder].myCSVFile.csv t")
cnxn.commit()Stack Overflow用户
发布于 2021-03-06 04:08:34
只是为了跟进帕法特的回答。我喜欢在ms access中使用内联查询的想法，而不是在dataframe中迭代行。但是，我遇到了一个问题，就是那些看上去是数字的字段(在Excel或Access中)；那些字段的前导为零。在我的环境里有很多这样的东西。对于这些，我只是使用csv模块用引号对它们进行包装。就像这样：
from pathlib import Path
import csv
csv_file = Path(Path.cwd(), ms_access_table_name + '.csv')
my_df.to_csv(csv_file, sep = ',', quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC , index=False)
ms_sql = f'INSERT INTO {ms_access_table_name} ({ms_access_columns}) \n' +\
f'SELECT {ms_access_columns} \n' + \
f'FROM [text;HDR=Yes;FMT=Delimited(,);IMEX=2;Database={Path.cwd()}].{ms_access_table_name + ".csv"}'
cursor.execute(ms_sql)
cursor.commit()
cursor.close()
conn.close()https://stackoverflow.com/questions/46767614
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