SQL炼金术更新多个WHERE条件

Question

我想从pandas数据帧（getdata1）列rtrend更新MySQL表（mydata1）中的列rtrend，确保值与相应的日期（dt）相对应

例如，来自getdata1df中2016-08-09的rtrend值更新相应的MySQL mydata12016-08-09rtrend值。在

另外，在本例中还指定了一个特定的安全id，例如security_id == 'GS'

updateexample = update(mydata1)
      .where(mydata1.c.security_id=='GS', mydata1.c.dt==getdata1['dt'])
      .values(rtrend=getdata1['rtrend'])

这就产生了AttributeError: 'Series' object has no attribute 'translate'请问有人能帮我找到正确的方法吗？在

当前表和数据帧示例：

熊猫数据帧“getdata1”

^{pr2}$

MySQL表'mydata1'

dt         | security_id | rtrend
2016-08-09 | GS          | NULL
2016-08-10 | GS          | NULL

Answer 1

以下是我使用上述指导的解决方案

http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/sqlelement.html#sqlalchemy.sql.expression.bindparam

updatecode1 = update(mydata1).
    where(and_(mydata1.c.dt == bindparam('1dt'), mydata1.c.security_id == bindparam('1security_id')) ).
    values({'rtrend' : bindparam('1rtrend'),'ma200' : bindparam('1ma200')})

然后循环定义每个值并更新表

^{pr2}$

我肯定有一种比这种方式循环更有效的方法，但这对我的问题很有效。在

注意：在上面的“c1”和“d1”中，我使用了int（）和float（）来将数据类型与我的表相匹配。在