熊猫到SQL Seriver

Question

我得到以下代码。问题是我可以使用panda.read_sql读取数据，但不能使用DataFrame.to_sql（）函数。

%matplotlib inline
import pandas as pd
import pyodbc
from datetime import datetime
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

pd.set_option('display.max_rows', 50)
pd.set_option('display.max_columns', 15)
pd.set_option('precision', 4)

conn = pyodbc.connect(r"Driver={SQL Server};Server=dev;Database=test1")

data = pd.read_sql_query(
    """
SELECT *
FROM   sys.tables
    """
    , con = conn)

print data
data.to_sql('test', con = conn)

错误如下：

在SQL'SELECT name FROM sqlite_master WHERE type ='table'AND name = ?;'上执行失败：（'42S02'，“ [42S02] [Microsoft] [ODBC SQL Server驱动程序] [SQL Server]无效的对象名'sqlite_master' 。（208）（SQLExecDirectW）; [42000] [Microsoft] [ODBC SQL Server驱动程序] [SQL Server]声明无法准备。（8180）“）

有办法解决吗？

Answer 1

考虑创建一个sqlalchemy MSSQL引擎，并在pandas to_sql()con参数中使用该引擎：

import sqlalchemy

...
engine = sqlalchemy.create_engine(
               "mssql+pyodbc://user:pwd@server/database",
               echo=False)

data.to_sql('test', con=engine, if_exists='replace')