在不连接到 SQL 数据库的情况下转换 Pandas DataFrame

Question

我见过的所有解决方案都需要连接到 SQL 数据库，这不是这个问题的目标。

目标是将 DataFrame 转换为字符串捕获如何重新创建我可以另存为 Valid.sql 文件的 DataFrame

假设我有一个简单的 pandas DataFrame：

df = pd.DataFrame({{'hello'}:[1], {'world}:[2]})

...我想自动将其转换为可以执行以生成表的 .sql 文件，例如：

#psuedocode

py_script.output_file_sql('my_table')

  return  """CREATE TABLE my_table (

      hello   integer,

      world   integer

);""

问题：

1. 在没有实际连接到数据库的情况下，我找不到将 pandas 转换为 an.sql 的文档。

2. 如果我使用 sqlalchemy，则使用 information_schema.columns 或 \d table_name 运行查询似乎不起作用。

有什么建议么？

Answer 1

你需要 map 正确的所有数据类型，我只用了一个例子来告诉你如何开始。

但要正确，如果您想拥有所有选项，则需要重建所有https://www.postgresql.org/docs/current/sql-createtable.html

所以我重复我的评论，最好是使用备份工具在数据库服务器上备份数据库，然后改用 hat。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'hello':[1], 'world':[2]})
df.name = 'Ones'
indextext = "hello"
def typeconversion(x):
    return {
        'int64': 'bigint ',
        'float64': 'FLOAT'
    }[x]

def get_sql(df,Indexx_table):

    STR_sql = "CREATE TABLE " +  df.name + "( "

    for (col1, col2) in zip(df.columns, df.dtypes):    
        STR_sql += col1 + " " + typeconversion(col2.name) + ','
    #remove last comma
    STR_sql = STR_sql[:-1]
    if Indexx_table:
        STR_sql += ", PRIMARY KEY (" + Indexx_table + ")"
    STR_sql += ")"
    return STR_sql

print(get_sql(df,indextext))

结果是

CREATE TABLE Ones( hello bigint ,world bigint , PRIMARY KEY (hello))