如何忽略 Dataframe to_sql 方法中的错误

Question

我正在使用 Pandas DataFrame.to_SQL() 将数据从数据帧插入到表中。如果单个记录存在加载问题，则不会加载任何内容，例如：如果整数列在一行中包含字符数据或日期格式在一条记录中无效等。

如何忽略这些错误？我想至少加载有效的数据，而不是在这种情况下根本不加载任何内容。

Answer 1

看来您正在寻找 Pythontry和exceptblock。

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Python 将 try 语句后面的代码作为程序的 \xe2\x80\x9cnormal\xe2\x80\x9d 部分执行。except 语句后面的代码是program\xe2\x80\x99 对前面的try 子句中的任何异常的响应。（来源）

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对于您的特定用例，当您想要使用时pandas.DataFrame.to_sql，以下应该可以完成工作

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def insert_data(df, table_name): # df is a dataframe, table_name is a string\n    try: # if there are errors, ignore them and load the valid data\n        df.to_sql(table_name, con=engine, if_exists=\'append\', index=False) # if_exists=\'append\' means that if the table already exists, it will append the new data to the existing table\n    except Exception as e:\n        print(e) # print the error\n        df.to_sql(table_name, con=engine, if_exists=\'append\', index=False, chunksize=1000) # chunksize=1000 means that the data will be loaded in chunks of 1000 rows\n

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