从熊猫数据框中

Question

我想在大熊猫数据帧执行从列此更新查询如何更新的MS Access多行。

我的数据框看起来象下面这样：

Answer 1

不幸的是，MS接入（特别是其磁盘级喷气/ ACE引擎不GUI .exe程序）不支持SQLAlchemy以允许pandas.to_sql()方法，理想情况下，您可以将数据库推送到数据库中的临时表以运行UPDATE final INNER JOIN temp ...查询来更新最终表，这是一个更快的方法而不是遍历行。

幸运的是，MS Access的Jet/ACE引擎可以查询csv文件，就好像它们是指定文件路径的表，然后指定csv文件的名称一样。因此，请考虑导出数据帧to_csv，然后使用Make-Table查询创建临时表，最后运行更新连接查询。如果存在，则使用低于try/except来删除该表（因为IF EXISTS命令在MS Access SQL中不可用）。

df.to_csv('C:\Path\To\CSV\Output.csv', index=False) 

try: 
    cursor.execute("SELECT * INTO tblhis_ventas_Temp" +\ 
        " FROM [text;HDR=Yes;FMT=Delimited(,);Database=C:\Path\To\CSV].Output.csv") 
    conn.commit() 

    cursor.execute("UPDATE tblhis_ventas f INNER JOIN tblhis_ventas_Temp t" + \ 
        " ON f.contrato = t.contrato AND f.estado = t.estado" + \ 
        " SET f. portabilidad = t.portabilidad") 
    conn.commit() 

except Exception as e:  
    if 'already exists' in str(e): 
     cursor.execute("DROP TABLE tblhis_ventas_Temp") 
     conn.commit() 
    else: 
     print(e) 

cursor.close() 
conn.close() 

不，我们不能直接使用CSV文件中UPDATE查询（绕过临时表的过程）作为CSV是只读的，而不是更新记录。有趣的是，您可以在INSERT...SELECT中使用CSV。

Answer 2

迭代行，并更新逐一：

sql = 'UPDATE tblhis_ventas SET portabilidad = ? WHERE contrato = ? and estado = ?' 
for index, row in df.iterrows(): 
    cursor.execute(sql, [row['portabilidad'], row['contrato'], row['estado']])