pandas.DataFrame.to_sql 插入数据，但不提交事务

Question

我有一个 pandas 数据框，我正尝试插入到 MS SQL EXPRESS 中，如下所示：

import pandas as pd
import sqlalchemy

engine = sqlalchemy.create_engine("mssql+pyodbc://user:password@testodbc")
connection = engine.connect()

data = {'Host': ['HOST1','HOST2','HOST3','HOST4'],
    'Product': ['Apache HTTP 2.2','RedHat 6.9','OpenShift 2','JRE 1.3'],
    'ITBS': ['Infrastructure','Accounting','Operations','Accounting'],
    'Remediation': ['Upgrade','No plan','Decommission','Decommission'],
    'TargetDate': ['2018-12-31','NULL','2019-03-31','2019-06-30']}

df = pd.DataFrame(data)

当我打电话时：

df.to_sql(name='TLMPlans', con=connection, index=False, if_exists='replace')

然后：

print(engine.execute("SELECT * FROM TLMPLans").fetchall())

我可以看到数据，但它实际上没有提交任何事务：

D:\APPS\Python\python.exe 
C:/APPS/DashProjects/dbConnectors/venv/Scripts/readDataFromExcel.py
[('HOST1', 'Apache HTTP 2.2', 'Infrastructure', 'Upgrade', '2018-12-31'), ('HOST2', 'RedHat 6.9', 'Accounting', 'No plan', 'NULL'), ('HOST3', 'OpenShift 2', 'Operations', 'Decommission', '2019-03-31'), ('HOST4', 'JRE 1.3', 'Accounting', 'Decommission', '2019-06-30')]

Process finished with exit code 0

这里说我不必像 SQLAlchemy 那样提交：

以下建议无效：

我花了 3 个小时在互联网上寻找线索，但我没有得到任何相关答案，或者我不知道如何提出问题。

如能提供有关查找内容的任何指导，我们将不胜感激。

更新

我可以使用 pyodbc 连接和完整插入语句提交更改，但是 pandas.DataFrame.to_sql() 和 SQLAlchemy 引擎不起作用。它会将数据发送到内存而不是实际的数据库，无论是否指定了模式。

非常感谢您对此提供帮助，或者这可能是我需要报告的熊猫问题？

Answer 1

我有同样的问题，我意识到你需要告诉 pyodbc 你想使用哪个数据库。对我来说默认是 master，所以我的数据就在那里。

有两种方法可以做到这一点：

connection.execute("USE <dbname>")

或在df.to_sql()中定义模式：

df.to_sql(name=<TABELENAME>, conn=connection, schema='<dbname>.dbo')

在我的例子中，架构是 <dbname>.dbo 我认为 .dbo 是默认的，所以如果你定义一个替代架构，它可能是别的东西

这在回答中被引用，我花了一点时间才意识到架构名称应该是什么。

pandas.DataFrame.to_sql 插入数据，但不提交事务

pandas.DataFrame.to_sql inserts data, but doesn't commit the transaction

sql-server

sqlalchemy

python-3.x

pandas

pandas-to-sql