pyton3 将DataFrame类型的数据写入sql server数据库中

前提：

按照需求将处理好的DataFrame类型的数据保存在sql server数据库中，数据库需要提前建好，表可建可不建，运行代码后会自动创建，但还是建议自己建表，因为自动创建的表，表中的字段类型，可能并不是你想要的。使用时将代码中的连接信息改成自己的即可！

# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas import DataFrame, Series
# sql server
import pymssql
from sqlalchemy import create_engine

# 链接sql server数据库 注意：此处的连接信息，要改成你自己的
conn = pymssql.connect(server="127.0.0.1", user="root", password="root", database="TestDB")
# 创建sql server引擎  注意：此处的连接信息，要改成你自己的 参照上面的写
engine = create_engine('mssql+pymssql://root:[email protected]/TestDB')

ses_list = []
for i in range(10):
	num_1 = str(i) + "A"
	num_2 = str(i) + "B"
	num_3 = str(i) + "C"
	ses_list.append([num_1, num_2, num_3])
df_data = DataFrame(ses_list, columns=['title_A', 'title_B', 'title_C'])
# 在此处可以将处理好的数据一次读入数据库中
df_data.to_sql('test_table_name', engine, if_exists='append', index=False)
print(df_data)

完毕！