关于python：Pandas to_sql在我的表中没有插入任何数据

Pandas to_sql doesn't insert any data in my table

我正在尝试在创建的表中插入一些数据。
我有一个看起来像这样的数据框：

dataframe

我创建了一个表：

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create table online.ds_attribution_probabilities
(
attribution_type text,
channel text,
date date ,
value float
)

我正在运行此python脚本：

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engine = create_engine("postgresql://@e.eu-central-1.redshift.amazonaws.com:5439/mdhclient_encoding=utf8")
connection = engine.raw_connection()
result.to_sql('online.ds_attribution_probabilities', con=engine, index = False, if_exists = 'append')

我没有收到任何错误，但是当我检查表中没有数据时。有什么事吗我是否必须提交或执行其他步骤？

尝试指定架构名称：

1 2	result.to_sql('ds_attribution_probabilities', con=engine, schema='online', index=False, if_exists='append')

相关讨论

在我的情况下，快速选项妨碍了将数据写入数据库。

为什么这不是快速加载干扰，我还没有弄清楚。

此代码无效：

1 2	engine = sqlalchemy.create_engine("mssql+pyodbc:///?odbc_connect={}".format(db_params), fast_executemany=True) df.to_sql('tablename', engine, index=False, schema = 'dbo', if_exists='replace' )

没有fast_executemany=True的代码效果很好。

检查autocommit设置：https://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/connections.html#understanding-autocommit

1	engine.execute(text("SELECT my_mutating_procedure()").execution_options(autocommit=True))

由于我将sqlalchemy连接对象而不是引擎对象传递给con参数，因此造成了类似的问题。在我的情况下，表已创建但保留为空。

之所以会发生这种情况，是因为它默认为公共数据库，并且在公共数据库/架构下可能有一个名称相同的表，其中包含您的数据。

@MaxU的答案确实对某些人有所帮助，但对其他人却无济于事。
对于其他人，您可以尝试以下操作：

创建引擎时，请按以下方式指定架构名称：

1 2	engine = create_engine(<connection_string>, connect_args={'options': '-csearch_path={}'.format(<dbschema_name>)})

链接：https：//stackoverflow.com/a/49930672/8656608

使用.connect()和.begin()

时遇到相同的问题

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with engine.connect() as conn, conn.begin():
dataframe.to_sql(name='table_name', schema='schema',
con=conn, if_exists='append', index=False)
conn.close()

只需删除.connect()和.begin()，它将起作用。