Com o lançamento do pandas 0.24.0, agora existe um maneira oficial para conseguir isso passando um método de inserção personalizado para o
to_sql função. Consegui alcançar o comportamento de
REPLACE INTO passando este callable para to_sql :def mysql_replace_into(table, conn, keys, data_iter):
from sqlalchemy.dialects.mysql import insert
from sqlalchemy.ext.compiler import compiles
from sqlalchemy.sql.expression import Insert
@compiles(Insert)
def replace_string(insert, compiler, **kw):
s = compiler.visit_insert(insert, **kw)
s = s.replace("INSERT INTO", "REPLACE INTO")
return s
data = [dict(zip(keys, row)) for row in data_iter]
conn.execute(table.table.insert(replace_string=""), data)
Você passaria assim:
df.to_sql(db, if_exists='append', method=mysql_replace_into)
Alternativamente, se você quiser o comportamento de
INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE ... em vez disso, você pode usar isso:def mysql_replace_into(table, conn, keys, data_iter):
from sqlalchemy.dialects.mysql import insert
data = [dict(zip(keys, row)) for row in data_iter]
stmt = insert(table.table).values(data)
update_stmt = stmt.on_duplicate_key_update(**dict(zip(stmt.inserted.keys(),
stmt.inserted.values())))
conn.execute(update_stmt)
Créditos para https://stackoverflow.com/a/11762400/1919794 para o método de compilação.
