Можно ли использовать df.to_sql () таким образом, чтобы он заменял только значения, доступные в df, который вызывается, без удаления всей таблицы, как это происходит, когда вы передаете 'if_exists = replace'?
IВы видели примеры с запутанным кодом, создателями сеансов и т. д., как в следующих примерах:
Как обновить запись строки SQLAlchemy?
Обновление определенной строки вSQLAlchemy
Обновление строки в SqlAlchemy ORM
, но она слишком запутанная.Следуя примеру на SQLAlchemy, я попытался:
https://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/dml.html#sqlalchemy.sql.expression.Update
from sqlalchemy.sql import update, table, column, select, text
update(table('tbl_plans')).where("portfolio_id_host=='TESTING'").values(portfolio_id_host='Tested')
, но все, что он выдает:
<sqlalchemy.sql.dml.Update object at 0x00000193C18F8630>
, и обновление не производится.
Использование .to_sql () на df только с строками, которые я хочу обновить, удаляет существующую таблицу, создает новую, вставляет строки.Есть ли элегантный / эффективный способ сделать обновление именно то, что мне нужно?(под обновлением я не имею в виду, удалять, создавать, вставлять), но фактический эквивалент SQL ОБНОВЛЕНИЯ