为.executemany提供DataFrame值以进行更新 编辑：完整的工作示例

如何解决为.executemany提供DataFrame值以进行更新 编辑：完整的工作示例

我需要通过python更新MSSQL中的excel数据。 因此，首先我读取excel文件（其中只有一行），并对数据类型进行必要的更改：

WrappedArray

上面的语句给出结果。结果是一个列表

import pyodbc 
import pandas as pd
df = pd.read_excel('test_new.xlsx')
first_col = df.pop('number')
df['number'] = first_col
df['sys_created_on'] = df['sys_created_on'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
df['opened_at'] = df['opened_at'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
df['resolved_at'] = df['resolved_at'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
df['sys_updated_on'] = df['sys_updated_on'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
df.fillna('',inplace=True)
records = df.to_records(index=False)
result = list(records)
result

在这部分之后，我创建一个SQL更新语句：

[('Sha','po1301','Closed','TLS - Admin',15585,'Store Network','Switch','CATS0005587','','mic.vin.com ','pis - opo','LEC NIN','2020-08-11 23:56:03','1 Pro 1 LLC','Phone','oshi3001','Resolved','"Approved Tech\r\n1. troubleshooting.\r\n"\r\n\r\n\r\nIMPORTANT - TECH SHOULD CALL NOC ON ARRIVAL','No',False,'1 - High','0-6 hours','mada gill','7-ELEVEN STORE - 38578','john win','1 - Critical',6,'Not Solved (Not Reproducible)','duplicate case,see notes',59022,'2020-08-12 16:19:45','UNKNOWN','3 - Low','Store is hard down',1,'Power Verification','svd','INC1090099')] 

它给出错误： ProgrammingError：要执行的第二个参数必须是序列，迭代器或生成器。

由于确实是列表，出于某些原因，它不将结果变量作为列表。 如果我在cursor.executemany（）中打印该语句，然后执行该语句，它将更新数据，但是使用包含列表的结果变量，它将不起作用。

请帮助。

解决方法

result = print(list(tuple(records)))

将结果打印到控制台，但是print函数本身返回None。相反，您应该省略records调用并像这样分配result ...

result = list(df.itertuples(index=False))

...然后根据需要将其打印出来

print(result)

编辑：完整的工作示例

cnxn = pyodbc.connect("DSN=mssqlLocal64")
crsr = cnxn.cursor()

# set up test environment
crsr.execute("CREATE TABLE #tmp (txt varchar(10),id int primary key)")
crsr.execute(
    "INSERT INTO #tmp (txt,id) VALUES "
    "('old_foo',1),('old_bar',2)"
)
print(crsr.execute("SELECT * FROM #tmp").fetchall())
"""console output:
[('old_foo',2)]
"""

# test
df = pd.DataFrame([("new_foo",("new_bar",2)],columns=["txt","id"])
result = list(df.itertuples(index=False))
crsr.executemany("UPDATE #tmp SET txt = ? WHERE id = ?",result)
print(crsr.execute("SELECT * FROM #tmp").fetchall())
"""console output:
[('new_foo',('new_bar',2)]
"""