将Python数据框保存为Teradata中的Table

Question

我想从Teradata中提取一个表作为Python数据框。 我知道如何完成这一步。 接下来我想在数据上运行算法来转换它，但是我想要。 一旦我完成了在Python中操作数据，我希望将结果数据框保存为Teradata中的新表，以便我可以与数据库中的其他表执行连接。 我的问题是如何将python数据帧保存回数据库，我想在python中使用脚本执行此操作。

Answer 1

一种选择是使用fastterdata ，特别是load_table函数：

load_table(abs_path, df, table_name, env, db, connector = "teradata", clear_table=True)

Loads a pandas dataframe from memory into teradata via the optimized fastload functionality.

请注意，您需要安装此处列出的要求。

Answer 2

虽然我从来没有用自己来表现，但从理论上说，以下每一个看起来都很有希望：

• SQL Alchemy for Teradata（ https://downloads.teradata.com/tools/articles/teradata-sqlalchemy-introduction ）
• pandas.to_sql（ http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_sql.html#pandas.DataFrame.to_sql ）
• 以上的快速数据（请注意，MacOS不存在快速加载）
• 使用tdload以简单的方式写入csv和Teradata Parallel Transporter