詳解pandas.DataFrame.to_sql()

一、tosql成了clob格式

在使用to_sql時，很多人不知道如何避免出現錯誤“ORA-01460: unimplemented or unreasonable conversion requested”。原因是ORACLE數據庫對CLOB/BLOB類型的處理有些許不同於其他數據庫。

以下示例為使用pandas將數據寫入ORACLE數據庫的示例。當數據庫中存在CLOB類型字段時，to_sql會自動將數據轉換為CLOB格式。當數據量達到一定規模時出現了“ORA-01460: unimplemented or unreasonable conversion requested”的錯誤提示。

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 創建數據庫鏈接
engine = create_engine('oracle://user:password@host:port/database')

# 創建一個數據框
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': ['abc', 'def'], 'col3': ['aaa' * 1000000, 'bbb' * 1000000]})

# 因為數據類型為CLOB，所以無需設置dtype
df.to_sql(name='table_name', con=engine, if_exists='replace')

解決方案非常簡單，只需要將dtype設置為字符串類型即可解決該問題。修改如下：

# 設置dtype
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': ['abc', 'def'], 'col3': ['aaa' * 1000000, 'bbb' * 1000000]}, dtype=str)

# 寫入數據庫
df.to_sql(name='table_name', con=engine, if_exists='replace')

二、tosql提示expecting number

在to_sql操作中，如果我們直接將float類型字段寫入數據庫，可能會遇到“Invalid data type”或者“ORA-01722:invalid number”等類型的錯誤。

這是因為在寫入數據時，pandas通過to_sql()方法將數據類型轉換為了VARCHAR2類型，而ORACLE數據庫要求float類型存儲在NUMBER類型中。因此，我們需要手動指定數據類型，將float類型轉換為NUMBER。

# 創建一個數據框
df = pd.DataFrame({'col1': [1.0, 2.0], 'col2': [3.0, 4.0]})

# 設置數據類型
dtype = {'col1': 'NUMBER', 'col2': 'NUMBER'}

# 寫入數據庫
df.to_sql(name='table_name', con=engine, if_exists='replace', dtype=dtype)

三、其他常見問題

1. 如何不寫入索引？

在寫入數據到數據庫時，to_sql()方法默認會將索引寫入數據庫中。當我們不需要索引時，可以通過將index參數設置為False來避免該問題。

# 寫入數據，不包含索引
df.to_sql(name='table_name', con=engine, if_exists='replace', index=False)

2. 如何自定義字段名並且保持大小寫？

to_sql()方法默認將字段名轉換為大寫，即便我們在數據框中設置了小寫的字段名。如果我們需要在數據庫中保留字段名的大小寫，需要通過設置flavor為oracle來實現。

# 自定義字段名，保持大小寫
df = pd.DataFrame({'id': [1, 2], 'name': ['A', 'B']})
df.to_sql(name='table_name', schema=schema, con=engine, if_exists='replace', flavor='oracle')

3. 如何將多個數據框寫入同一張表格中？

如果我們需要將多個數據框寫入同一張表格中，則需要通過設置if_exists為“append”來實現。需要注意的是，每個數據框的字段必須保持一致。

# 創建一個數據框1
df1 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': ['abc', 'def'], 'col3': ['aaa', 'bbb']})

# 創建一個數據框2
df2 = pd.DataFrame({'col1': [3, 4], 'col2': ['xyz', 'uvw'], 'col3': ['ccc', 'ddd']})

# 將兩個數據框寫入同一張表格中
df1.to_sql(name='table_name', con=engine, if_exists='append', index=False)
df2.to_sql(name='table_name', con=engine, if_exists='append', index=False)