從 Python 筆記本更新 IBM DB2 雲中的表

Question

我需要使用 Python Notebook 中存儲在 dataframe 中的值更新 IBM DB2 雲中的列。 我能夠從 Python 筆記本連接到 DB2。 現在我需要使用存儲在數據框中的值更新 DB2 雲中的一列表。 下面是我的代碼，問題是我在 df 中有 100 條記錄，同樣必須在表中更新，但是使用此代碼，表中更新了 10000 條記錄，這意味着 100*100。 尋求支持

tuple_of_tuples = tuple([tuple(x) for x in df.values])
load_db2_sql = "UPDATE schema.tablename SET Columnname = ?"
stmt = ibm_db.prepare(conn, load_db2_sql)
ibm_db.execute_many(stmt, tuple_of_tuples)

Answer 1

經過幾次失敗的嘗試后，我想出了一種不同的思維方式來解決您面臨的問題。

簡單的答案：使用 pandas read_sql()方法將您的表讀入 dataframe，並用您的新值替換收到的表列值，並使用命令to_sql()更新。

例子：

假設下面是您的 SQL 表，名為dummy_test ，架構名為TEST_SCHEMA

# library versions
pandas 1.0.5
sqlachemy 1.3.17

A    B     C
  1   10   100
  2   20   200
  3   30   300
  4   40   400
  5   50   500
  6   60   600
  7   70   700
  8   80   800
  9   90   900
 10  100  1000

1. 將此表讀入 pandas dataframe

# define execution engine using sqlalchemy create_engine() 
# method with your db params

engine = sqlalchemy.create_engine('ibm_db_sa://{user}:{pwd}@{host}:{port}/{db};SECURITY=SSL'.format(
    user=params['username'],
    pwd=params['password'],
    host=params['hostname'],
    port=params['port'],
    db=params['database']
))
db_table = pd.read_sql('SELECT * FROM TEST_SCHEMA.dummy_test', engine)

# show table output
db_table
    a   b   c
0   1   10  100
1   2   20  200
2   3   30  300
3   4   40  400
4   5   50  500
5   6   60  600
6   7   70  700
7   8   80  800
8   9   90  900
9   10  100 1000

2. 現在假設 dataframe 您要使用的值被命名為df_with_values_to_update並且列名是A包含您要更新的以下值

df_with_values_to_update
    A
0   10
1   11
2   12
3   13
4   14
5   15
6   16
7   17
8   18
9   19

3. 用db_table列 'A' 值替換df_with_values_to_update列 'A' 值

db_table['a'] = df_with_values_to_update['A']

4. 使用to_sql()方法寫回 db2

db_table.to_sql('dummy_test', engine, schema='TEST_SCHEMA', if_exists='replace', index=False)

您可以從第 2 步再次查詢 db2 以確認值已被替換。