Python Pandas將最新的資料更新到資料庫

在做資料分析時，時常會用到 dataframe.to_sql 語句，把一些計算或分析好的資料加入到資料庫中，一般的新增是很好操作的，直接設定乙個引數即可：

import pandas as pd

import sqlite3 as sq3
conn = sq3.connect(db_file_name, detect_types=sq3.parse_decltypes)
dataframe.to_sql(
table_name,
con=conn,
index=false
)

乙個笨方法就是把資料全部讀取出來，然後更改之後再一次寫進去，這麼做如果資料量過大，就會很慢。

除了這個，那就只能依靠資料庫本身的功能了，replace。

就是先把要更新的使用者和新使用者加入到乙個臨時**中，然後運用replace語句去替換或新增到使用者表裡頭去

做法如下：

user_table_name = 'userinfo'

# dft 是乙個 dataframe 資料集
dft.to_sql('temp', conn, if_exists='replace', index=false) # 把新資料寫入 temp 臨時表
connection = conn.cursor()
# 替換資料的語句
args1 = f""" replace into ""
select * from "temp"
"""connection.execute(args1) 
args2 = """ drop table if exists "temp" """ # 把臨時表刪除
connection.execute(args2)
connection.close()
conn.commit()

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