熊貓遍歷數據框的列以獲取自定義MySQL插入字符串

Question

我試圖將單個數據幀行中不同列的值合並為一個字符串，並以逗號分隔，以便我可以創建一個自定義SQL插入字符串以在MySQL數據庫上執行。 我有67個不同的列，並且我試圖防止編寫分別針對每個列的名稱的代碼，主要是為了最大程度地提高代碼在不同大小的數據幀中的可重用性。 我可能有1到2000行要遍歷，每行都有一個INSERT查詢。

例如，如果我的DataFrame包括以下內容：

RecDate       WindDir       WindSpeed       OutdoorTemperature       OutdoorHumidity
20160321      121           3               67.5                     43.8
20160322      87            5               73.1                     53.2
20160323      90            2               71.1                     51.7
20160324      103           7               68.3                     47.0

我想為數據幀中的每一行創建一個字符串：INSERT INTO表名VALUES（20160321、121、3、67.5、43.8）INSERT INTO表名VALUES（20160322、87、5、73.1、53.2）INSERT INTO表名VALUES（20160323 ，90、2、71.1、51.7）插入表名VALUES（20160324、103、7、68.3、47.0）

我已經考慮過使用數據框的to_sql（）函數，但是無法使代碼與我的數據庫結構一起使用。

因此，我的目標是遍歷每一行，並在括號中手動創建字符串，並用逗號分隔：

for index, row in df.iterrows():
   print('INSERT INTO tablename VALUES (%s, %s, %s, %s, %s)' % (row['RecDate'], row['WindDir'], row['WindSpeed'], row['OutdoorTemperature'], row['OutdoorHumidity']))

為了使我的代碼“ pythonic”而不是那么僵化，我嘗試遍歷每一行，並在各列索引之間添加逗號：

for index, row in df.iterrows():
    string = ''

    for x in range(len(row)):
        string += '%s, ' % row[x]

    print('INSERT INTO tablename VALUES (%s)' % string)

我通常會在上面的代碼中遇到索引錯誤和超出范圍的錯誤，並且我不確定如何走正確的路線。 感謝您檢查我的代碼和思考過程，以及有關如何改進代碼的任何建議。 我的目標是盡可能提高效率，最大程度地減少我必須編寫的代碼量（尤其是當有67列時！），但仍然可以使代碼靈活地用於各種用途，尤其是在列數不斷變化的情況下。

謝謝！

Answer 1

請嘗試以下代碼

def cq_processor(x):
    return 'INSERT INTO tablename VALUES ({})'.format(', '.join(x.tolist()))

df.apply(cq_processor, axis=1)

Answer 2

由於rows不支持數字索引，因此出現錯誤。

換句話說，調用rows[1]是不正確的。 您必須改為調用rows['column-name'] 。

iterrows()不返回傳統列表-它返回整數和Series對象的生成器。 從源頭開始 ，該函數的定義如下：

columns = self.columns
for k, v in zip(self.index, self.values):
    s = Series(v, index=columns, name=k)
    yield k, s

如果您了解pandas ，您將看到index=columns位告訴該系列僅接受列名稱作為有效索引。 如果未指定此參數，則Series僅在缺省情況下才允許基於整數的索引。

tl; dr采取第一種方法。 這是在此特定Series對象中建立索引的正確方法。 考慮使用.format()代替它，使其真正具有Pythonic .format() 。