Pandas to \u sql尝试索引可为空的列

Question

我希望每天都将现有数据转储到一个SQL表中。在

df.to_sql(table_name, engine, schema='dbo', 
          index=True, index_label='IdColumn', 
          if_exists='replace')

然而，在幕后，SQLAlchemy正试图用IdColumn VARCHAR（max）创建一个可以为null的表。所以SQL在尝试创建索引时会抛出一个错误。在

在向表中写入数据之前截断表是非常简单的，但是我觉得应该有一个更优雅的解决方案来解决这个问题。在

Answer 1

考虑使用dtype参数，该参数接受字典将数据帧列名映射到指定的sqlalchemy data types。您可以尝试Varchar：

import sqlalchemy

df.to_sql(table_name, engine, schema='dbo', 
          index=True, index_label='IdColumn', 
          if_exists='replace',
          dtype={'IdColumn': sqlalchemy.types.VARCHAR(length=255)})

或泛型String类型，指定长度：

^{pr2}$

Answer 2

如果希望将索引作为普通列写入sql表，可以在to_sql调用之前执行reset_index：

df.reset_index().to_sql(table_name, engine, schema='dbo', index=False, if_exists='replace')

唯一的问题是该列的名称，如果要自定义列，则必须首先设置索引名（df.index.name = 'IdColumn'）或在reset\u索引后重命名。在