我可以创建一个循环来更新 SQL 数据库吗？

Question

我的sql.db 文件中有 6 个表。我想知道是否可以创建一个循环来遍历这 6 个表中的每一列，如果单元格值为-，则将值转换为NULL

我目前拥有的代码

for each_item in df.index:  
# Note: The name of the tables in the database is the variable 'each_item'
    pd.Dataframe.to_sql(df, con=engine, name=each_item, if_exists='append', index=False)

    # The below code does not work. And I have no idea why
    for each_columns in df.columns:
        connection.execute('UPDATE each_item SET each_columns = NULL WHERE each_columns = '-')

这似乎产生了错误。

如果单元格值 = -，我应该如何对其进行编码，以便能够遍历 sql.db 中的所有 tables，并更新 tables 中的每个 column ?

更具体地说，我得到的错误是它无法找到表格。 no such table: each_item

Answer 1

好的，您的代码中存在很多问题。让我们一次解决每个问题：

1. 在这种情况下，pd.DataFrame.to_sql 代表 your_dataframe.to_sql，df.to_sql。它是DataFrame 对象上的一个方法，该对象就是您创建的DataFrame。如果这让您感到困惑，请阅读 Python 中的类和方法。
2. to_sql 将其第一个参数作为表名，然后是连接，然后是模式名，最后是 if_exists 和索引 kwag
3. 最好在尝试写入 SQL 之前完成所有转换。这只会让事情变得更干净。此外，如果您的 DataFrame 数据类型正确，NaN 值将自动转换为相关数据库引擎的适当 NULL 值表示。

如果您考虑以上所有要点，应该这样做：

for each_item in df.index: # I would avoid a syntax like this. Better to have the DataFrames in a list, than iterate through a DataFrame
    df.loc[each_item].to_sql(name=each_item, con=engine, if_exists='append', index=False) # Here again, I would avoid using the name engine for a connection to a database engine

但是，上述代码的成功取决于您的 DataFrame 是否正确输入了数据，我认为这不是因为您问了这个问题。如果您使用 DataFrame 示例编辑您的问题，我将能够帮助您正确设置数据类型。

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附言。如果您的 DataFrame 是由于您之前关于 DataFrame 合并的问题而创建的，那么请告诉我，我将在此处为您提供这两个问题的全面解决方案。但请务必使用来自该问题的数据编辑此问题，以免阅读此问题的人被难倒。