Python 使用pandas to_sql和pyhive替换表时执行失败-DatabaseError:“…”；。。。并非所有参数都在字符串格式化过程中转换；

我需要用新的熊猫数据框替换蜂巢中的表。我正在使用pyhive创建一个连接引擎，随后使用pandas.to_sql并将“if_exists”作为替换

from pyhive import hive

my_data = pd.read_csv('my_data.csv')

conn = hive.Connection(host="111.11.11.11", port=10000, username="abcd")

my_data.to_sql(name='table_name', con=conn, if_exists='replace', schema='my_schema')

conn.close()

但是，这会导致以下意外错误：

DatabaseError: Execution failed on sql: SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table' AND name=?;
not all arguments converted during string formatting
unable to rollback

其他答案似乎表明，这与sql期望一个SqlAlchemy引擎有关——我的印象是，这就是pyhive用来创建连接的东西。如能提供有关如何正确执行此命令的任何指导，将不胜感激

值得注意的是，在其他地方，同样的连接从Hive读取数据没有问题

按预期工作：

conn = hive.Connection(host="111.11.11.11", port=10000, username="abcd")

my_data = pd.read_sql('select * from my_table', conn)

conn.close()

其他答案似乎表明，这与sql期望一个SqlAlchemy引擎有关——我的印象是，这就是pyhive用来创建连接的东西

PyHive可以创建SQLAlchemy

引擎

对象，但不能按您的方式创建。如中所示，您需要执行以下操作

engine=create\u engine（'hive://localhost:10000/default')

然后将

引擎

对象传递到

到_sql

[read_sql]按预期工作

read\u-sql

通常只与DBAPI连接一起使用，但是

到\u-sql

需要一个SQLAlchemy

可连接的（
引擎
或
连接
），因为它可能需要生成DDL。有关更多信息，请参阅

其他答案似乎表明，这与sql期望一个SqlAlchemy引擎有关——我的印象是，这就是pyhive用来创建连接的东西

PyHive可以创建SQLAlchemy
引擎
对象，但不能按您的方式创建。如中所示，您需要执行以下操作

engine=create\u engine（'hive://localhost:10000/default')

然后将
引擎
对象传递到
到_sql

[read_sql]按预期工作

read\u-sql
通常只与DBAPI连接一起使用，但是
到\u-sql
需要一个SQLAlchemy
可连接的（
引擎
或
连接
），因为它可能需要生成DDL。有关更多信息，请参阅。
感谢您的澄清，这纠正了问题。感谢您的澄清，这纠正了问题。