sql - CSV 到 SQL 导入会随意重新排序 CSV 数据 为什么？

Question

当我尝试将 CSV 文件导入我的 sql server 表时。行数据会自动重新排序。为什么？

我的 sql 表的架构是：

创建表 ZCPTble（EmployeeID INT，EmployeeName NVARCHAR（255），ProjectID NVARCHAR（255），WBSElement NVARCHAR（255），AllocationPercent FLOAT，ProjSBUName NVARCHAR（255），ProjectPractice NVARCHAR（255），ProjectProfile NVARCHAR（255），ProjectManagerID INT，ProjectManager NVARCHAR(255)、DeliveryManagerID INT、DeliveryManager NVARCHAR(255)、SupervisorID INT、Supervisor NVARCHAR(255)、

EmployeeStatus NVARCHAR(255)、BusinessLead NVARCHAR(255)、BusinessLeadName NVARCHAR(255)

import glob
import os
import csv
import pyodbc
import time
from datetime import datetime

import pandas as pd
import datetime as dt
import urllib
from sqlalchemy import create_engine


def trim(dataset):
    trim = lambda x: x.strip() if type(x) is str else x
    return dataset.applymap(trim)


conn1 = pyodbc.connect(r'Driver={SQL Server};'
                       r'Server=XXX\SQLSERVER2017;'
                       r'Database=ABC;'
                       r'Trusted_Connection=yes;')

cur1 = conn1.cursor()

start = time.time()

# Names of all columns

list_of_column_names = {
                        'EmployeeID',
                        'EmployeeName',
                        'ProjectID',

                        'WBSElement',
                        'AllocationPercent',
                        'ProjSBUName',

                        'ProjectPractice',
                        'ProjectProfile',


                        'ProjectManagerID',
                        'ProjectManager',

                        'DeliveryManagerID',
                        'DeliveryManager',

                        'SupervisorID',
                        'Supervisor',

                        'EmployeeStatus',
                        'BusinessLead',
                        'BusinessLeadName'

                        }
print(len(list_of_column_names))

df = pd.DataFrame()

# impoting newest csv file
list_of_files = glob.glob(
    'C://Users/ABX/SDD/ASY/Sample/*')  # * means all if need specific format then *.csv
latest_file = max(list_of_files, key=os.path.getctime)

for files in os.listdir("C://Users/ABX/SDD/ASY/Sample/"):
    print(files)
    with open(latest_file, "r") as file:
        df = pd.read_csv(file)

        df = df[df.columns.drop(list(df.filter(regex='Unnamed: ')))]

        # Rename all columns
        df.columns = list_of_column_names
        #converting all numeric to numeric type
        try:
            for col in ['EmployeeID', 'AllocationPercent', 'SupervisorID', 'ProjectManagerID', 'DeliveryManagerID']:
                df[col] = df[col].apply(pd.to_numeric)
        except KeyError:
            continue

#writing to sql server

params = urllib.parse.quote_plus(
    r'DRIVER={SQL Server};SERVER=XXX1\SQLSERVER2017;DATABASE=ABC;Trusted_Connection=yes')
conn_str = 'mssql+pyodbc:///?odbc_connect={}'.format(params)

engine = create_engine(conn_str)
df.to_sql(name='ProjectAllocationDetails', con=engine, if_exists='append', index=False)

print("The Data was inserted succesfully.")

end = time.time()

# release memory from the dataframe
del df
print(end - start)

数据随意变化。例如，sql 表的 Employee ID 列有 Employee Name 而不是 Date 列得到名称。为什么会这样？

标签： sqlpython-3.xcsv

Answer 1

更新：问题已解决。代码中的一个小错误。变量 list_of_column_names 应该是一个列表对象。代码中使用的括号是错误的。