Pyodbc 连接到 Access，使用 Pandas to_sql(method='multi') 创建表抛出错误

Question

我已经安装了 sql-alchemy Access，以便能够使用 pandas 和 pyodbc 来查询我的 Access 数据库。

问题是，它非常慢，因为它执行单行插入。 另一篇文章建议我使用 method='multi' 虽然它似乎适用于提出这个问题的人，但它会为我抛出一个 CompileError 。

CompileError：具有当前数据库版本设置的“访问”方言不支持就地多行插入。

AttributeError: 'CompileError' object 没有属性 'orig'

import pandas as pd
import pyodbc
import urllib
from sqlalchemy import create_engine
connection_string = (
    r"DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};"
    rf"DBQ={accessDB};"
    r"ExtendedAnsiSQL=1;"
)

connection_uri = f"access+pyodbc:///?odbc_connect={urllib.parse.quote_plus(connection_string)}"
engine = create_engine(connection_uri)
conn = engine.connect()

# Read in tableau SuperStore data
dfSS = pd.read_excel(ssData)

dfSS.to_sql('SuperStore', conn, index=False, method='multi')

Answer 1

Access SQL 不支持多行插入，因此to_sql也永远无法支持它们。 其他帖子可能正在使用 SQLite。

相反，您可以将数据帧写入 CSV，并使用查询插入 CSV。

或者，当然，根本不读取Python中的Excel，而只是通过查询插入Excel文件。 这总是会快得多，因为 Access 可以直接读取数据，而不是 Python 读取它然后传输它。

例如

INSERT INTO SuperStore 
SELECT * FROM [Sheet1$] IN "C:\Path\To\File.xlsx"'Excel 12.0 Macro;HDR=Yes'

您应该能够使用 pyodbc 执行此操作，而无需涉及 sqlalchemy。 请注意双引号和单引号的组合，将它们嵌入到其他编程语言中时可能会有些痛苦。