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python - 从 Python 中的 DataFrame 更新 sql 中的一列

问题描述

使用 pandas，我使用以下内容从 sql 中读取查询：

df = pd.read_sql(query, engine)

这个数据框非常大，我通过一些计算更新了一个名为“权重”的列。

我想要的是用 DataFrame 中的新列更新该列。我该怎么做才能使列更新对应于正确的行？

例如，假设我有一个像这样的样本 df：df =

 type color  size weight
 10  green  12     13
 23  green  40     10 
 16    red  40     15

其中 df['weight'] 是我要在数据库中更新的新计算的列。

db 目前看起来像这样： Table =

 type color  size weight
 10  green  12     null
 23  green  40     null 
 16    red  40     null

我预期的 sql 更新表是这样的：

 type color  size weight
 10  green  12     13
 23  green  40     10 
 16    red  40     15

我正在使用psychopg2，下面是我对代码的思考过程：

UPDATE table 
SET weight = df.weight
WHERE table.type = df.type
AND table.size = df.size
AND table.color = df.color

用 Python 编写更新代码来更新数据库的最佳方法是什么？

标签： pythonsqlpandas

解决方案

您可以尝试将 df 写入数据库中pandas的temp表，然后使用 sql 创建匹配的列

connect=('yourconnectionfordb')
df.to_sql('test', connect, if_exists='replace')

query = "UPDATE table AS f" + \
      " SET weight = test.weight" + \
      " FROM test AS t" + \
      " WHERE f.type = t.type " + \
      " AND f.size = t.size" + \
      " AND f.color = t.color"

with connect.begin() as conn:
   conn.execute(query)

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