python - 如何使用python将DataFrame中的列插入具有可变列数的数据库表的新列中

Question

我有一个带有数据的 DataFrame：（表 1）

column1   column2(variable)
A            2
B            1
C            3
D            5

每次运行脚本时，DataFrame 值（即 column2 名称和值）都会发生变化。所以让我们考虑下一次运行，数据框中的值是这样的：

column1   column2(variable)
A            7
B            8
C            9
D            7

我想添加新的（更新的 column2 值到数据库表），这样现在数据库表就变成了这样：

column1   column2  column3    
A            2        7
B            1        8
C            3        9
D            5        7

我可以找到许多关于堆栈溢出的类似问题，但似乎没有一个可以解决这个问题，因为这里数据库表中的列数在每次运行时都会发生变化，同样在当前代码场景中，我无法创建临时表并执行按照此处所述进行移植： 从 Pandas 数据框向（大）SQLite 数据库添加一个额外的列。

我的代码：

df2 = df.groupby('column1').size().reset_index(name=currentDate)

其中 currentDate 具有今天的日期，因此该表现在有 2 列（column1 和 currentdate）。我想将此数据添加到数据库中已经存在的表 1（上图）中，而不使用新的临时表（请记住，我必须使用带有变量名称的 SQL 查询，即 currentDate）。

标签： pythondatabasepandassqlite

Answer 1

执行 adf.iloc[:,-1].name以获取添加的最后一列的名称。
然后您可以通过通常的分配添加该列

根据我对您的问题的理解：假设 df 是您的原始表，并且您正在尝试向其添加与 df2 中最后一列同名的附加列：

df[df2.iloc[:,-1].name] = df2.iloc[:,-1]

这意味着：

#Original df
column1   column2
A            2
B            1
C            3
D            5
#Original df2
column1   NEW_NAME
A            7
B            8
C            9
D            7
#New df
column1   column2  NEW_NAME    
A            2        7
B            1        8
C            3        9
D            5        7