Python SQLAlchemy/pandes to_sql for SQLServer——在主数据库中创建表

使用MSSQL（2012版），我使用SQLAlchemy和pandas（在Python 2.7上）将行插入SQL Server表

在使用特定服务器字符串尝试pymssql和pyodbc之后，我正在尝试odbc名称：

import sqlalchemy, pyodbc, pandas as pd

engine = sqlalchemy.create_engine("mssql+pyodbc://mssqlodbc")
sqlstring = "EXEC getfoo"
dbdataframe = pd.read_sql(sqlstring, engine)

这一部分非常有用，并且可以与其他方法（pymssql等）一起使用。然而，pandas to_sql方法不起作用

finaloutput.to_-sql（“MyDB.dbo.Loader\u-foo”，引擎，如果存在=“append”，chunksize=“10000”）

通过这条语句，我得到了一个一致的错误，pandas试图在sql server Master db中创建表，这是不允许的

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如何让pandas/SQLAlchemy/pyodbc指向正确的mssql数据库？to_sql方法似乎忽略了我在engine connect字符串中输入的任何内容（尽管read_sql方法似乎很好地处理了它。

回答这个问题：问题是您在表名本身中指定了架构。如果您提供

“MyDB.dbo.Loader\u foo”

作为表名，pandas将把这个完整字符串解释为表名，而不仅仅是

“Loader\u foo”

解决方案是只提供

“Loader\u foo”

作为表名。如果需要指定要将此表写入的特定架构，可以使用

架构

kwarg（请参阅）：

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您使用的是什么版本的pandas？您是否可以尝试将表名指定为

Loader\u foo

？（虚线名称将作为一个整体用作表名，如果您要指定一个模式，则有一个

schema

关键字）嗨@joris，我使用的是pandas 0.16.2。删除虚线名称的提示（从

MyDB.dbo.Loader\u foo

切换到

Loader\u foo

工作，谢谢。另外，我可以在DSN和直接服务器名称之间切换，这两种方式都可以。谢谢！顺便说一句，chunksize参数需要一个int，而不是字符串->

chunksize=10000

谢谢@joris…还将

chunksize

捕获为int。）。

finaloutput.to_sql("Loader_foo", engine, if_exists="append")
finaloutput.to_sql("Loader_foo", engine, if_exists="append", schema="something_else_as_dbo")