将数据帧解析为 SQL 表的函数

问题描述

我正在尝试创建一个函数，该函数将接受数据帧并将该数据帧解析为 sql server 表。
我对插入查询下方的 select 语句中需要执行的内容感到困惑。

df-数据框
desttable - 需要解析的目标表。
tablecols - 表的表列数组

    # Insert DataFrame to Table
    def InsertintoDb(self,df,desttable,tablecols):
        tablecolnames = ','.join(tablecols)
        qmark = ['?' for s in tablecols]
        allqmarks = ','.join(qmark)
        #rowappendcolname = ','.join(['row.' + s for s in tablecols])
        for index,row in df.iterrows():
            cursor.execute(
                '''INSERT INTO [Py_Test].[dbo].''' + desttable + ''' ( ''' + tablecolnames + ''')VALUES (''' + allqmarks + ''')''',)
        self.conn.commit()

非常感谢任何帮助。

解决方法

正如评论中的绅士所建议的那样，我能够使用 df.to_sql 做到这一点。这是工作代码 -

class DbOps:
    def __init__(self):
        self.username = ''
        self.password = ''
        self.ipaddress = 'localhost'
        # self.port = 5439
        self.dbname = ''

        # A long string that contains the necessary Postgres login information
        self.engine = sqlalchemy.create_engine(
            f"mssql+pyodbc://{self.username}:%s@{self.ipaddress}/{self.dbname}?driver=SQL+Server+Native+Client+11.0" % urlquote(f'
                {self.password }'))

    def InsertintoDb(self,df,desttable,tablecols):
        df.to_sql(desttable,self.engine,index=False,if_exists='append')