Python 基于DataFrame更新SQL Server中表的某些列的最佳方法？

我在SQL Server上有一个类似这样的表，其中每一行都有一个唯一的

事件a

和

事件B

组合

`Global Rules Table

ID   Event 1  |  Event 2  |  Validated as |  Generated as  |   Generated with score 
1      EA1       EB1           Rule            Anti-Rule            0.01
2      EA1       EB2           Rule            Rule                 0.95  
3      ...       ...           ...             ...                  ...

我有另一个表，它对

全局规则表

具有外键约束，称为

本地规则表

我有一个熊猫数据框，看起来像这样

      Event 1  |  Event 2  |  Validated as |  Generated as  |   Generated with score 
        EA1       EB1           Rule            Rule                 0.85
        EA1       EB2           Rule            Rule                 0.95  
        ...       ...           ...             ...                  ...

因为我在

本地规则

和

全局规则

表之间有这个外键约束，所以我不能使用

df.to\u sql（'Global Rules'，con，if\u exists='replace'）

---

我想根据dataframe中的值在数据库中更新的列是

生成为

，而

生成为得分

，那么，根据我拥有的dataframe只更新数据库表中的这些列的最佳方法是什么呢？是否有一些现成的函数或库我不知道？

我还没有找到一个库来实现这一点。我开始自己写一个，在PyPi上主持，但还没有完成

在这种情况下，针对SQL临时表的内部联接可以很好地工作。它将只更新SQL中的一个子集列，并且对于更新许多记录来说非常有效

我假设您正在使用pyodbc连接到SQL server

SQL游标

#快速将记录流式传输到临时表中
cursor.fast\u executemany=True

创建临时表 将DataFrame插入到临时表中

#仅插入键和更新的值
子集=df[['ID'，'Generated as'，'Generated with score']]
#表单SQL插入语句
columns=“，”.join（subset.columns）
值=“（“+”，“.join（[“？”]*len（subset.columns））+”）”
#插入
语句=“插入[#更新_全局规则表]（“+列+”）值”+值
insert=[子集中x的元组（x）值]
cursor.executemany（语句，插入）

从临时表更新主表中的值

语句=“”
更新
[全球规则表]
设置
u、 名字
从…起
[全局规则表]作为t
内连接
[#更新#u全局规则表]为u
在…上
u、 ID=t.ID；
'''
cursor.execute（语句）

放下临时桌子

---

它抛出一个错误pyodbc.DataError:（'22003'，'[22003][Microsoft][ODBC驱动程序17 for SQL Server]数值超出范围（0）（SQLExecute）'）。您是否必须修改某些内容以允许除id之外的所有列都使用NaN值？NaN值或任何其他缺少的值（如pd.NaT），首先需要更改为标准的Python None数据类型。您列出的错误使我认为可能存在另一个问题，尽管我尚未测试。可能是SQL中的“Generated with score”列被定义为十进制类型，但您正试图向其写入浮点。实际上，在Python中生成的小数位数比SQL列所能接受的要多，我不得不用None值替换np.nan值，这就解决了这个问题。

# assuming your DataFrame also has the ID column to perform the SQL join
statement = "CREATE TABLE [#Update_Global Rules Table] (ID BIGINT PRIMARY KEY, [Generated as] VARCHAR(200), [Generated with score] FLOAT)"
cursor.execute(statement)

cursor.execute("DROP TABLE [#Update_Global Rules Table]")