Pyodbc连接到Access，使用Pandas to_sql创建表(method=‘multi“)抛出错误

Question

我已经安装了sql-炼金术访问，以便我能够使用熊猫和pyodbc查询我的Access DB。

问题是，它非常慢，因为它执行单行插入。另一篇文章建议我使用方法=‘multi’，虽然它似乎适用于问这个问题的人，但它为我抛出了一个CompileError。

CompileError:带有当前数据库版本设置的“access”方言不支持就地多行插入。

AttributeError：“CompileError”对象没有属性“orig”

import pandas as pd
import pyodbc
import urllib
from sqlalchemy import create_engine
connection_string = (
    r"DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};"
    rf"DBQ={accessDB};"
    r"ExtendedAnsiSQL=1;"
)

connection_uri = f"access+pyodbc:///?odbc_connect={urllib.parse.quote_plus(connection_string)}"
engine = create_engine(connection_uri)
conn = engine.connect()

# Read in tableau SuperStore data
dfSS = pd.read_excel(ssData)

dfSS.to_sql('SuperStore', conn, index=False, method='multi')

Answer 1

Access SQL不支持多行插入，因此to_sql也永远无法支持它们。另一篇文章可能在使用SQLite。

相反，您可以将数据帧写入CSV，并使用查询插入CSV。

或者，当然，根本不读取Python中的Excel，而只是按查询插入Excel文件。这总是要快得多，因为Access可以直接读取数据，而不是Python读取数据，然后传输数据。

例如。

INSERT INTO SuperStore 
SELECT * FROM [Sheet1$] IN "C:\Path\To\File.xlsx"'Excel 12.0 Macro;HDR=Yes'

您应该能够使用pyodbc执行此操作，而不需要涉及sqlalchemy。请注意双引号和单引号的组合，它们在其他编程语言中嵌入时可能会有些痛苦。