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我从网络资源中抓取了一些数据并将它们全部存储在 Pandas DataFrame 中。现在，为了利用 SQLAlchemy 提供的强大的数据库工具，我想将所述 DataFrame 转换为 Table() 对象，并最终将所有数据 upsert 到 PostgreSQL 表中。如果这是可行的，那么完成这项任务的可行方法是什么？

我正在尝试使用 pyodbc 将 Pandas 数据帧升级到 MS SQL Server。我以前使用过类似的方法来进行直线插入，但这次我尝试的解决方案非常慢。有没有比我拥有的更简化的方法来完成 upsert？

sql_connect = pyodbc.connect('Driver={SQL Server Native Client 11.0}; Server=blank1; Database=blank2; UID=blank3; PWD=blank4')
cursor = sql_connect.cursor()

for index, row in bdf.iterrows():
    res = cursor.execute("UPDATE dbo.MPA_BOOK_RAW SET [SITE]=?, [SHIP_TO]=?, [PROD_LINE]=?, [GROUP_NUMBER]=?, [DESCRIPTION]=?, [ORDER_QTY]=?, [BPS_INCLUDE]=? WHERE [CUST]=? AND [ORDER_NUMBER]=? AND [ORDER_DATE]=? AND [PURCHASE_ORDER]=? AND [CHANNEL]=? AND [ITEM]=? AND [END_DT]=?", 
                    row['SITE'], 
                    row['SHIP_TO'],
                    row['PROD_LINE'],
                    row['GROUP_NUMBER'],
                    row['DESCRIPTION'],
                    row['ORDER_QTY'],
                    row['BPS_INCLUDE'],
                    row['CUST'],
                    row['ORDER_NUMBER'], 
                    row['ORDER_DATE'],
                    row['PURCHASE_ORDER'], 
                    row['CHANNEL'],
                    row['ITEM'],
                    row['END_DT'])

    if res.rowcount == 0:
            cursor.execute("INSERT INTO dbo.MPA_BOOK_RAW ([SITE], [CUST], [ORDER_NUMBER], [ORDER_DATE], [PURCHASE_ORDER], …