有没有办法从 pandas 数据帧向 SQL 表添加功能/列？

Question

我有一个包含两列的 pandas 数据框：PaymentID 和 WasDenied。我想通过合并 PaymentID 列将该 WasDenied 列添加到我的 SQL 表“Payments”中。有什么办法可以做到吗？

我熟悉 pandas

.to_sql()

但我不认为

if_exists

参数中的替换或追加选项会有帮助，因为我不希望追加或替换，我希望合并/加入，尽管我可能是错的。我正在使用 SQLite 和 MS SQL，因此如果答案因数据库而异，请告诉我。

SQL 中的付款表：

付款ID	付款方式	付款金额
123	信用卡	$100.00
456	现金	25.50 美元
456	现金	25.50 美元
789	银行转账	500.75 美元
101	借记卡	32.14 美元
101	借记卡	35.20 美元

Pandas 中的 WasDenied 表：

付款ID	被拒绝
123	正确
456	错误
789	错误
101	正确

我希望看到的更新后的付款表：

付款ID	付款方式	付款金额	被否认
123	信用卡	$100.00	正确
456	现金	25.50 美元	错误
456	现金	25.50 美元	错误
789	银行转账	500.75 美元	错误
101	借记卡	32.14 美元	正确
101	借记卡	35.20 美元	正确

df = pd.DataFrame([[123, True],[456, False], [789, False], [101, True]], columns=['PaymentID', 'WasDenial'])
df

Answer 1

SQLite 没有布尔数据类型。相反，TRUE 和 FALSE 是 1 和 0 的同义词。

因此，将列添加为整数，默认为 0，然后从另一个表更新其值。

ALTER TABLE payment
   ADD COLUMN WasDenial INT
   DEFAULT 0
;

UPDATE payment
   SET WasDenial = 1
   WHERE EXISTS (
      SELECT *
        FROM xxx
       WHERE xxx.PaymentID = payment.PaymentID
         AND xxx.wasDenial = 1
   )
;

创建表

xxx

（从数据帧）时，我建议仅过滤 TRUE 行。这样就不需要 WasDenial 列或 FALSE 行；节省资源。