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有人知道可以将大量表（大约 100 个表）从一个数据库复制到 SQL Server 中的另一个数据库的好的 Python 代码吗？

我问是否有办法在 Python 中做到这一点，因为由于我工作地点的限制，我无法单独在 SQL Server 内部跨数据库复制表。

这是一个简单的 Python 代码，它将一个表从一个数据库复制到另一个数据库。我想知道如果我想复制 100 个表是否有更好的方法来编写它。

print('Initializing...')

import pandas as pd
import sqlalchemy
import pyodbc

db1 = sqlalchemy.create_engine("mssql+pyodbc://user:password@db_one")
db2 = sqlalchemy.create_engine("mssql+pyodbc://user:password@db_two")

print('Writing...')

query = '''SELECT * FROM [dbo].[test_table]'''
df = pd.read_sql(query, db1)
df.to_sql('test_table', db2, schema='dbo', index=False, if_exists='replace')

print('(1) [test_table] copied.')

我在以正确的格式转换日期时遇到问题。

我有一个看起来像这样的列：20130525，存储为int64。

我正在尝试将其设置为日期，但出现问题。

我写了一个看起来像这样的函数：

def reformat_dates(df):
    df['column'] = pd.to_datetime(df['column'], format = "%Y-%m-%d")

    return df

但是，当我执行该函数时，最终出现了这样的一列：

1970-01-01 00:00:00.020130525

我的函数是否存在某种错误，使其以这种方式默认设置？我希望格式是

2013-05-25

我知道有很多关于 CSV 文件中的空格分隔符的问题。

我有一个似乎用空格分隔的 CSV 文件。导入 Python 时，我尝试了所有代码以将空格标识为分隔符。但是，我不断收到错误消息。例如：

    test_filepath = 'test_data.csv'

with codecs.open(test_filepath, "r", "Shift-JIS", "ignore") as file:  # import UTF8 based csv file 
    test_df = pd.read_table( file, delim_whitespace=True )

这会产生以下错误：

EmptyDataError: No columns to parse from file

当我尝试这个时：

    test_filepath = 'test_data.csv'

with codecs.open(test_filepath, "r", "Shift-JIS", "ignore") as file:  # import UTF8 based csv file 
    test_df = pd.read_table( file, delimiter=" " )

它给出了同样的错误。

当我尝试这个时：

    test_filepath = 'test_data.csv'

with codecs.open(test_filepath, "r", "Shift-JIS", "ignore") as file:  # import UTF8 based csv file …