DataFrameをpostgresテーブルに書き込む方法は？

DataFrame.to_sqlメソッドがありますが、これはmysql、sqlite、およびoracleデータベースでのみ機能します。このメソッドにpostgres接続またはsqlalchemyエンジンを渡すことができません。

pandas 0.14（2014年5月末にリリース）以降、postgresqlがサポートされています。sqlモジュールは現在使用してsqlalchemy異なるデータベースのフレーバーをサポートします。postgresqlデータベースのsqlalchemyエンジンを渡すことができます（docsを参照）。例えば：

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('postgresql://scott:tiger@localhost:5432/mydatabase')
df.to_sql('table_name', engine)

バージョン0.13.1までのパンダではpostgresqlはサポートされていなかったのはあなたです。古いバージョンのパンダを使用する必要がある場合は、次のパッチを適用したバージョンがありpandas.io.sqlます：https : //gist.github.com/jorisvandenbossche/10841234。
私はこれを少し前に書いたので、それが常に機能することを完全に保証することはできませんが、基礎はそこにあるはずです）。そのファイルを作業ディレクトリに入れてインポ​​ートすると、次のことができるはずです（conpostgresql接続があります）。

import sql  # the patched version (file is named sql.py)
sql.write_frame(df, 'table_name', con, flavor='postgresql')

より高速なオプション：

次のコードは、Pandas DFをdf.to_sqlメソッドよりもはるかに高速にpostgres DBにコピーし、dfを格納するための中間csvファイルを必要としません。

DB仕様に基づいてエンジンを作成します。

データフレーム（df）と同じ数の列を持つpostgres DBにテーブルを作成します。

DFのデータがpostgresテーブルに挿入されます。

from sqlalchemy import create_engine
import psycopg2 
import io

テーブルを置き換える場合は、dfのヘッダーを使用して通常のto_sqlメソッドで置き換え、時間のかかる大きなdf全体をDBにロードできます。

engine = create_engine('postgresql+psycopg2://username:password@host:port/database')

df.head(0).to_sql('table_name', engine, if_exists='replace',index=False) #truncates the table

conn = engine.raw_connection()
cur = conn.cursor()
output = io.StringIO()
df.to_csv(output, sep='\t', header=False, index=False)
output.seek(0)
contents = output.getvalue()
cur.copy_from(output, 'table_name', null="") # null values become ''
conn.commit()

Pandas 0.24.0+ソリューション

Pandas 0.24.0では、Postgresへの高速書き込み専用に設計された新機能が導入されました。詳しくは、https：//pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/io.html#io-sql-methodをご覧ください。

import csv
from io import StringIO

from sqlalchemy import create_engine

def psql_insert_copy(table, conn, keys, data_iter):
    # gets a DBAPI connection that can provide a cursor
    dbapi_conn = conn.connection
    with dbapi_conn.cursor() as cur:
        s_buf = StringIO()
        writer = csv.writer(s_buf)
        writer.writerows(data_iter)
        s_buf.seek(0)

        columns = ', '.join('"{}"'.format(k) for k in keys)
        if table.schema:
            table_name = '{}.{}'.format(table.schema, table.name)
        else:
            table_name = table.name

        sql = 'COPY {} ({}) FROM STDIN WITH CSV'.format(
            table_name, columns)
        cur.copy_expert(sql=sql, file=s_buf)

engine = create_engine('postgresql://myusername:mypassword@myhost:5432/mydatabase')
df.to_sql('table_name', engine, method=psql_insert_copy)

これは私がやった方法です。

次を使用しているため、より高速になる可能性がありますexecute_batch。

# df is the dataframe
if len(df) > 0:
    df_columns = list(df)
    # create (col1,col2,...)
    columns = ",".join(df_columns)

    # create VALUES('%s', '%s",...) one '%s' per column
    values = "VALUES({})".format(",".join(["%s" for _ in df_columns])) 

    #create INSERT INTO table (columns) VALUES('%s',...)
    insert_stmt = "INSERT INTO {} ({}) {}".format(table,columns,values)

    cur = conn.cursor()
    psycopg2.extras.execute_batch(cur, insert_stmt, df.values)
    conn.commit()
    cur.close()

Python 2.7およびPandas 0.24.2で、Psycopg2を使用する場合

Psycopg2接続モジュール

def dbConnect (db_parm, username_parm, host_parm, pw_parm):
    # Parse in connection information
    credentials = {'host': host_parm, 'database': db_parm, 'user': username_parm, 'password': pw_parm}
    conn = psycopg2.connect(**credentials)
    conn.autocommit = True  # auto-commit each entry to the database
    conn.cursor_factory = RealDictCursor
    cur = conn.cursor()
    print ("Connected Successfully to DB: " + str(db_parm) + "@" + str(host_parm))
    return conn, cur

データベースに接続する

conn, cur = dbConnect(databaseName, dbUser, dbHost, dbPwd)

データフレームがすでにdfとして存在すると仮定

output = io.BytesIO() # For Python3 use StringIO
df.to_csv(output, sep='\t', header=True, index=False)
output.seek(0) # Required for rewinding the String object
copy_query = "COPY mem_info FROM STDOUT csv DELIMITER '\t' NULL ''  ESCAPE '\\' HEADER "  # Replace your table name in place of mem_info
cur.copy_expert(copy_query, output)
conn.commit()