在云中添加到现有表时出现Python和Snowflake错误

我正在尝试将数据帧上载到雪花云中的现有表中。以下是数据帧：

columns_df.head()

现在，当使用pandas中的

to_sql（）

将数据追加到现有表中时：

columns_df.to_sql('survey_metadata_column_names', index=False,  index_label=None, con=conn, schema='PUBLIC', if_exists='append', chunksize=300)

我收到了以下错误：

DatabaseError:在sql“从sqlite\u主机选择名称”上执行失败 其中type='table'和name=？；'：并非所有参数都在转换过程中转换 字符串格式

TypeError:在字符串格式化过程中并非所有参数都已转换

某些列名包含破折号和下划线。

来自

要将数据从熊猫数据帧写入雪花数据库，请执行以下操作之一：

• 调用write_（）函数
• 调用pandas.DataFrame.to_sql（）方法，并指定pd_writer作为将数据插入数据库的方法。

注意第二点<代码>写入_。我仍然注意到两种方法都存在一些问题，但这些是官方的解决方案

from snowflake.connector.pandas_tools import pd_writer
columns_df.to_sql('survey_metadata_column_names', 
                 index = False,  
                 index_label = None, 
                 con = Engine, #Engine should be an SQLAlchemy engine 
                 schema = 'PUBLIC', 
                 if_exists = 'append', 
                 chunksize = 300,
                 method = pd_writer)

或者

从snowflake.connector.pandas\u工具导入write\u pandas
con=雪花。连接器。连接（…）
成功，失败，失败，失败，失败，
列(df),，
“调查元数据列名称”，
块大小=300，
架构='PUBLIC'）

---

请注意，第一种方法需要和

SQLAlchemy

引擎，而第二种方法可以使用常规连接。

这应该会有所帮助。您可以在临时表中使用一个大df来测试这一点<代码>con.execute（'create temporary table…'）和

timeit

。我希望它们几乎是等效的，它们使用相同的方法分割

数据帧

，将其保存到临时文件中的磁盘，使用

PUT@file

将文件上载到临时存储中，然后使用

复制到

。如果是这种情况，

write\u pandas

可能会略微提高性能，因为文档提示

pd\u writer

没有chunksize参数（

pandas

可能在调用函数之前分解帧）。从第二个方法中，我得到了此错误：

发生了以下错误：090106（22000）：无法执行创建阶段。此会话没有当前架构。调用“使用模式”，或使用限定名称。

如果这是您的错误，我建议在打开连接时将模式添加到连接中<代码>连接（…，模式=…，数据库=…，仓库=…）。在不知道确切代码的情况下，我无法具体说明您的案例中出现了什么问题。此外，如果您有权访问雪花帮助中心，那么在那里提问将确保任何错误都能得到调查（可能在遥远的将来）。我们有比使用内置函数更具体的需求，所以我们在内部编写了自己版本的

write\u

（遗憾的是，我无法给出链接）；尝试使用“pyarrow”、“fastparquet”。拼花支持需要pyarrow或fastparquet尝试安装它，但缺少文件（缺少大量依赖项）