pandas.to_sql使用基于'unique id'的新数据替换旧数据

我有一个熊猫数据框，我已经把下面的代码放到了sql中。pandas.to_sql使用基于'unique id'的新数据替换旧数据

代码

df = pandas.read_csv(io.StringIO(r)) 
pandas.DataFrame.to_sql(df, name='Database count details', con=engine)

的样本数据

UNIQUE id name   refreshed_at values 
2449205  ABC   2014-01-10  22 
26019260 DEF   2016-03-04  51 
26019261 GHI (1333) 2016-03-04  0.55

我的意图是每周运行一次代码，并与本周的数据，如果以替换.db文件中的数据unique id比赛。如果不匹配，则会附加到.db文件。

我该怎么做？还是有更好的方法来执行这项任务？

2016-03-06 jake wong

以下是可能的解决方案。 [用pandas DataFrame替换mysql数据库表中的行]（http://stackoverflow.com/a/34802840/848930） – qmaruf

sqlalchemy或pandas中没有任何功能可以轻松完成此操作吗？ –

似乎没有一个功能可以轻松实现。目前，我刚落，整个表，并重新创建一个新的..

meta = MetaData() 
table_to_drop = Table('Database count details', 
         meta, autoload=True, autoload_with=engine) 
table_to_drop.drop(engine)

2016-03-06 14:14:47

pandas.DataFrame.to_sql（DF，名字= '数据库计数的细节'，CON =引擎，if_exists = '替换'）

2016-09-14 14:45:05 cpep

注意：if_exists引用TABLES，而不是单行。如果该表存在，它将重新创建整个表。 –

回答