在 Teradata 中将 Python 数据帧保存为 Table
Save Python data-frame as Table in Teradata
我想从 Teradata 中提取一个 table 作为 Python 数据框。我知道如何完成这一步。接下来,我想对数据进行 运行 算法,以根据需要对其进行转换。完成 Python 中的数据操作后,我希望将生成的数据帧保存为 Teradata 中的新 table,以便我可以与其他 table数据库。我的问题是如何将 python 数据框保存回数据库,我想在 python 中使用脚本来完成此操作。
一个选项是使用 fastterdata
,特别是 load_table
函数:
load_table(abs_path, df, table_name, env, db, connector = "teradata", clear_table=True)
Loads a pandas dataframe from memory into teradata via the optimized fastload functionality.
请注意,您需要安装列出的要求 here。
虽然我从来没有亲自做过,但理论上以下每一项看起来都很有前途:
- SQL Teradata 炼金术 (https://downloads.teradata.com/tools/articles/teradata-sqlalchemy-introduction)
- pandas.to_sql (http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_sql.html#pandas.DataFrame.to_sql)
- 高于 fasterdata(请注意 MacOS 不存在快速加载)
- 使用 tdload 轻松写入 csv 和 Teradata Parallel Transporter
我想从 Teradata 中提取一个 table 作为 Python 数据框。我知道如何完成这一步。接下来,我想对数据进行 运行 算法,以根据需要对其进行转换。完成 Python 中的数据操作后,我希望将生成的数据帧保存为 Teradata 中的新 table,以便我可以与其他 table数据库。我的问题是如何将 python 数据框保存回数据库,我想在 python 中使用脚本来完成此操作。
一个选项是使用 fastterdata
,特别是 load_table
函数:
load_table(abs_path, df, table_name, env, db, connector = "teradata", clear_table=True)
Loads a pandas dataframe from memory into teradata via the optimized fastload functionality.
请注意,您需要安装列出的要求 here。
虽然我从来没有亲自做过,但理论上以下每一项看起来都很有前途:
- SQL Teradata 炼金术 (https://downloads.teradata.com/tools/articles/teradata-sqlalchemy-introduction)
- pandas.to_sql (http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_sql.html#pandas.DataFrame.to_sql)
- 高于 fasterdata(请注意 MacOS 不存在快速加载)
- 使用 tdload 轻松写入 csv 和 Teradata Parallel Transporter