在不連接到 SQL 數據庫的情況下轉換 Pandas DataFrame

Question

我見過的所有解決方案都需要連接到 SQL 數據庫，這不是這個問題的目標。

目標是將 DataFrame 轉換為字符串捕獲如何重新創建我可以另存為 Valid.sql 文件的 DataFrame

假設我有一個簡單的 pandas DataFrame：

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

...我想自動將其轉換為可以執行以生成表的 .sql 文件，例如：

#psuedocode

py_script.output_file_sql('my_table')

  return  """CREATE TABLE my_table (

      hello   integer,

      world   integer

);""

問題：

1. 在沒有實際連接到數據庫的情況下，我找不到將 pandas 轉換為 an.sql 的文檔。

2. 如果我使用 sqlalchemy，則使用 information_schema.columns 或 \d table_name 運行查詢似乎不起作用。

有什么建議么？

Answer 1

你需要 map 正確的所有數據類型，我只用了一個例子來告訴你如何開始。

但要正確，如果您想擁有所有選項，則需要重建所有https://www.postgresql.org/docs/current/sql-createtable.html

所以我重復我的評論，最好是使用備份工具在數據庫服務器上備份數據庫，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))

結果是

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