如何在拆分分支中从 Python 插入 SQL 表

Question

我目前正在做一个关联规则项目，这是我第一次使用 SQL Server。我有一个包含所有结果的 Pandas 数据框，并希望将它们传输到 SQL 表中。

虽然数据框的形状为 (1788020, 4)，但在运行代码时，它需要的时间太长，并且会停在 500 行左右。

以防万一，这是我正在使用的代码：

cursor2 = conn2.cursor()

cursor2.execute("truncate table APriori_test")

for index, row in dataset.iterrows():
    cursor2.execute("INSERT INTO APriori_test(antecedents,consequents,support,confidence) values (?,?,?,?)",row.antecedents,row.consequents,row.support,row.confidence)

 conn2.commit()

虽然，例如，当我一次只插入 1000 行时，它运行平稳，没有任何问题。

如何自动设置每次在分支中插入数据，例如 10000 行？

我愿意接受其他建议。

谢谢！

Answer 1

如果您使用 pandas，您可能会发现有用的 sqlalchemy + pandas.DataFrame.to_sql。我从未将它与 SQL Server 一起使用，但您的代码应该类似于：

import pandas as pd
# you have to import your driver, e.g. import pyodbc
from sqlalchemy import create_engine

# replace with your connection string
engine = create_engine("dialect+driver://username:password@host:port/database")

df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3], 'B':[4,5,6]})

df.to_sql('MyTable', con=engine, if_exists='append', index=False)