to_sql大熊貓數據幀到SQL服務器錯誤：DatabaseError

在試圖寫一個pandas「據幀到sql-server，我得到這個錯誤：to_sql大熊貓數據幀到SQL服務器錯誤：DatabaseError

DatabaseError: Execution failed on sql 'SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table' AND name=?;': ('42S02', "[42S02] [Microsoft][SQL Server Native Client 11.0][SQL Server]Invalid object name 'sqlite_master'. (208) (SQLExecDirectW); [42000] [Microsoft][SQL Server Native Client 11.0][SQL Server]Statement(s) could not be prepared. (8180)")

看來pandas正在考慮sqlite，而不是真實的數據庫。

它不是一個連接問題，因爲我可以從sql-server使用pandas.read_sql 連接相同的連接讀取已使用

這不是一個數據庫的權限問題，或者因爲我可以通過線寫線設置使用相同的連接參數：

cursor = conn.cursor() 
cursor.execute('insert into test values (1, 'test', 10)') 
conn.commit()

我可以只寫一個循環由線到instert線，但我想知道爲什麼to_sql是不是w ^爲我而言，我擔心它不會那麼高效。

環境： Python：2.7 Pandas：0.20.1 sqlalchemy：1.1.12

在此先感謝。

可運行例如：

import pandas as pd 
from sqlalchemy import create_engine 
import urllib 

params = urllib.quote_plus("DRIVER={SQL Server Native Client 11.0};SERVER= 
<servername>;DATABASE=<databasename>;UID=<username>;PWD=<password>") 
engine = create_engine("mssql+pyodbc:///?odbc_connect=%s" % params) 

test = pd.DataFrame({'col1':1, 'col2':'test', 'col3':10}, index=[0]) 

test.to_sql("dbo.test", con=engine, if_exists="append", index=False)

來源

2017-07-26 AlexSB

你爲什麼想查詢一個叫表'使用SQL Server sqlite_master'？無論你，我，還是我們兩個都在這裏失去了一些東西。 –

你是怎麼調用'to_sql'的？你是否將SQLAlchemy引擎作爲[第二個參數]（https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_sql.html）傳遞？ – unutbu

嘿！不，我不是......我只是運行'df.to_sql（「dbo.test」，con = conn，if_exists =「append」）'，熊貓自動搜索sqlite_master;我不知道爲什麼！哪裏'conn = engine.connect（）。connection' – AlexSB

根據該to_sql doc，所述con參數或者是一個SQLAchemy發動機或遺留DBAPI2連接（sqlite3的）。由於您傳遞連接對象而不是SQLAlchemy引擎對象作爲參數，因此pandas推斷您正在傳遞DBAPI2連接或SQLite3連接，因爲它是唯一支持的連接。要解決這個問題，只需要：

myeng = sqlalchemy.create_engine("mssql+pyodbc:///?odbc_connect=%s" % params) 

# Code to create your df 
... 

# Now write to DB 
df.to_sql('table', myeng, index=False)

來源

2017-07-26 12:16:35

感謝您的回答。事實上，這是我嘗試的第一件事，但我得到了以下錯誤：'AttributeError：'Engine'對象沒有屬性'cursor''。我將不勝感激任何解決方法。 – AlexSB

嗯，試一下'conn = myeng.connect（）'，然後將它作爲連接對象傳遞呢？我沒有任何麻煩，將'myeng'作爲參數傳遞給我，但是我使用'SQL Server的ODBC驅動程序13'作爲我的ODBC驅動程序，所以它可能是驅動程序之間的細微差別。 –

同樣的結果...我也嘗試過'engine.raw_connection（）'，我在另一篇文章中讀到並得到了相同的結果。另外，我嘗試將驅動程序更改爲'[SQL Server]'和[ODBC驅動程序11 for SQL Server]'，但沒有任何運氣...... – AlexSB

所以我遇到了同樣的事情。我試圖查看代碼，無法弄清楚它爲什麼不能正常工作，但它看起來像卡住了這個電話。

pd.io.sql._is_sqlalchemy_connectable(engine)

我發現，如果我跑這首返回true，但只要我跑df.to_sql後，運行它（）返回False。現在我正在運行它，然後執行df.to_sql（），它實際上可以工作。

希望這會有所幫助。

來源

2017-09-26 23:50:35 Faller

試試這個。好連接MS SQL服務器（SQL身份驗證）和更新數據

from sqlalchemy import create_engine 
params = urllib.parse.quote_plus(
'DRIVER={ODBC Driver 13 for SQL Server};'+ 
'SERVER='+server+';DATABASE='+database+';UID='+username+';PWD='+ password) 

engine = create_engine("mssql+pyodbc:///?odbc_connect=%s" % params) 

#df: pandas.dataframe; mTableName:table name in MS SQL 
#warning: discard old table if exists 
df.to_sql(mTableName, con=engine, if_exists='replace', index=False)

來源

2018-01-12 02:15:26 CaiYongAn

to_sql大熊貓數據幀到SQL服務器錯誤：DatabaseError

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