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python - 将 Pandas 数据框上传到 MySQL 数据库后如何获取列的自动增量值

coder 2023-10-09 原文

我有一个 Pandas DataFrame(称为 df)，我想将其上传到 MySql 数据库。 数据框有 [A、B、C] 列，数据库中的表有 [ID 列， A、B、C]。数据库中的 ID 列是自动递增的主键。

我可以使用 df.to_sql('table_name', engine) 命令将数据帧上传到数据库。但是，这没有给我任何关于数据库分配给传入数据的 ID 列的值的信息。我获得此信息的唯一方法是使用 A、B、C 列的值查询数据库:

select 
ID, A, B, C 
from db_table 
where (A, B, C) in ((x1, y1, z1), (x2, y2, z2), ...)

但是，当我插入大量数据时，此查询需要很长时间。

是否有更简单快捷的方法来获取数据库分配给传入数据的 ID 列的值？

编辑 1: 我可以根据下面 user3364098 的回答自行分配 ID 列。但是，我的工作是并行运行的管道的一部分。如果我自己分配 ID 列，我有可能将相同的 id 值分配给同时上传的不同数据帧。这就是为什么我想将 ID 分配任务委托(delegate)给数据库。

解决方案: 我最终自己分配了 ID 列，并在上传数据时对表发出锁定，以确保没有其他进程上传具有相同 id 值的数据。基本上:

try:
    engine.execute('lock tables `table_name` write')
    max_id_query = 'select max(ID) FROM `table_name`'
    max_id = int(pd.read_sql_query(max_id_query, engine).values)
    df['ID'] = range(max_id + 1, max_id + len(df) + 1)
    df.to_sql('table_name', engine, if_exists='append', index=False)
finally:
    engine.execute('unlock tables')

最佳答案

你可以自己分配id:

import pandas as pd
df['ID'] = pd.read_sql_query('select ifnull(max(id),0)+1 from db_table',cnx).iloc[0,0]+range(len(df))

其中cnx是你的连接，然后上传你的df。

关于python - 将 Pandas 数据框上传到 MySQL 数据库后如何获取列的自动增量值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/26770489/

量值传到emsectioncodepythonmysqlpandassqlalchemy

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