pandas to_sql数据框，用于使用sqlalchemy进行替换和添加
我正在尝试在SQL DB中的熊猫数据帧中更新和添加新数据帧。
我有2个查询：一个是在DF中导入所有数据（超过100.000），并使用以下代码将其与sql表进行比较：
df.to_sql(table_name, con=engine, if_exists='replace', index=False)
第二个是相同的导入和查询，只是将特定时间段内的数据导入数据帧并导入同一sql表中。使用的代码是相同的：
df.to_sql(table_name, con=engine, if_exists='replace', index=False)
我的问题是：当我使用第二个代码时，它将删除第二个代码中不存在的sql表中的所有现有数据（部分导入）。
有人可以给我建议吗？
有关信息，数据库位于Azure上
谢谢，新年快乐
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这if_exists='replace'不是明智的操作。所以它并不能检查，如果各行已经存在，并且将只替换特定行。它检查整个表是否已经存在，如果找到表，它将删除旧表并插入新表。
从文档引用：
replace：在插入新值之前删除表。
我认为您应该做的是使用if_exists='append'，然后检查重复的行并将其删除。目前，这将是最安全的方法。
您正在寻找的方法正在atm上运行，并且被称为upsert，这只会插入不会“冲突”的记录，并且您可以优先考虑新记录或旧记录。看GitHub票
2020-01-03 16:28:34赞同 展开评论 打赏
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