to_sql熊猫数据帧转换为SQL Server错误：DatabaseError

Question

尝试将pandas'数据帧写入时sql-server，出现此错误：

DatabaseError：在SQL'SELECT name FROM sqlite_master WHERE type ='table'AND name = ?;'上执行失败；（：（'42S02'，“ [42S02] [Microsoft] [SQL Server Native Client 11.0] [SQL Server]无效的对象名'sqlite_master'。（208）（SQLExecDirectW）； [42000] [Microsoft] [SQL Server本机客户端11.0] [SQL Server]声明无法准备。（8180）“）

似乎pandas正在寻找sqlite而不是真正的数据库。

这不是一个连接问题，因为我可以从阅读sql-server与使用相同的连接pandas.read_sql 已使用设置连接

sqlalchemy.create_engine("mssql+pyodbc:///?odbc_connect=%s" % params)

这也不是数据库权限问题，因为我可以使用与以下相同的连接参数逐行编写：

cursor = conn.cursor()
cursor.execute('insert into test values (1, 'test', 10)')
conn.commit()

我可以编写一个循环逐行插入一个循环，但是我想知道为什么to_sql它对我不起作用，我深信它不会那么有效。

环境：： Python2.7 Pandas：0.20.1 sqlalchemy：1.1.12

提前致谢。

可运行的示例：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
import urllib

params = urllib.quote_plus("DRIVER={SQL Server Native Client 11.0};SERVER=
<servername>;DATABASE=<databasename>;UID=<username>;PWD=<password>")
engine = create_engine("mssql+pyodbc:///?odbc_connect=%s" % params)

test = pd.DataFrame({'col1':1, 'col2':'test', 'col3':10}, index=[0])
conn=engine.connect().connection
test.to_sql("dbo.test", con=conn, if_exists="append", index=False)

Answer 1

根据to_sql文档，该con参数可以是SQLAchemy引擎或旧版DBAPI2连接（sqlite3）。因为要传递连接对象而不是SQLAlchemy引擎对象作为参数，所以pandas推断您正在传递DBAPI2连接或SQLite3连接，因为它仅支持该连接。要解决此问题，请执行以下操作：

myeng = sqlalchemy.create_engine("mssql+pyodbc:///?odbc_connect=%s" % params)

# Code to create your df
...

# Now write to DB
df.to_sql('table', myeng, index=False)