Python pandas到sql-保留从pandas内存到postgres的行顺序

经过大量的处理，我在内存中有一个熊猫数据帧。在这个过程之后，我根据1列对数据帧进行排序

然而，当我将这个数据帧写入Postgres表时，有时行的顺序不会被保留，就像它在内存中一样

我怎样才能解决这个问题

代码段：

result_df = result_df.sort_values(by=['D1RowNr'])

result_df.to_sql(table_name,engine, schema = schema, 
                 if_exists='replace', index= False, 
                 method = 'multi', chunksize = 300)
        

---

数据大小：

~3000行X~90列

，因此我使用

方法='multi'

和

chucksize=300

。如果没有这些参数，则需要花费大量时间，有时机器会挂起。

我建议在数据帧中添加一个额外的列，按照所需的顺序，然后在

SQL

中按

排序：

result_df['Order'] = result_df.reset_index().index

创建一个从0到len（result_df）的额外列，您可以在SQL数据库中轻松使用该列进行排序。
谢谢，有什么办法吗？如果我不想在SQL DB上排序？我不这么认为，我只是发现这个问题有同样的问题：用户提供了一个类似的答案。明白了，但是你有一些关于为什么会发生这种情况的信息吗？似乎预期的行为，就像字典是为了表无序排序一样，根据定义，允许通过SORT BY/ORDER BY关系表进行排序是一个无序集或元组（行）。存储时没有这样的东西顺序。获取特定顺序的唯一方法是在select语句上使用“ORDERBY”子句。