pandas.to_sql与现有表中的新列一起自动添加新列？

Question

我想向现有的sqlite（或mysql）表中写入数据框，有时该数据框将包含数据库中尚不存在的新列。为了避免这种错误，我需要怎么做？有没有办法告诉pandas或sqlalchemy用潜在的新列自动扩展数据库表？

sqlalchemy.exc.OperationalError: (sqlite3.OperationalError) table match_exact_both has no column named ....

Answer 1

这是我使用 mySQL 和 sqlalchemy 的解决方案。基本思想是，如果可能的话，我想附加到 SQL 数据库而不是重写整个内容，但是如果有一个新列，那么我可以在 Pandas 中合并数据，然后覆盖现有数据库。

import pymysql
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
cnx = create_engine('mysql+pymysql://username:password@hostname/database_name')
try:
    #this will fail if there is a new column
    df.to_sql(name='sql_table', con=cnx, if_exists = 'append', index=False)
except:
    data = pd.read_sql('SELECT * FROM sql_table', cnx)
    df2 = pd.concat([data,df])
    df2.to_sql(name='sql_table', con=cnx, if_exists = 'replace', index=False)

Answer 2

如果数据框中有额外的列，那么您需要手动将该列添加到数据库表中，df.to_sql() 才能工作。