PandasのDataFrameには、to_sql()メソッドという機能があります。この機能を使うと、データフレームをSQLデータベースに保存することができます。
to_sql()メソッドは、以下のような引数を受け取ります。
- name：テーブル名
- con：SQLAlchemyエンジン
- schema：スキーマ名
- if_exists：テーブルが存在する場合の動作
- index：インデックスを保存するかどうか
- index_label：インデックスのラベル名
- chunksize：一度に書き込む行数
- dtype：各列のデータ型を指定する辞書
以下のようなPythonコードを書くことで、データフレームをSQLデータベースに保存することができます。
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# SQLAlchemyエンジンを作成
engine = create_engine('sqlite:///:memory:')
# データフレームをSQLデータベースに保存
df.to_sql('table_name', engine, if_exists='replace', index=False)
上記のコードを実行すると、データフレームがSQLデータベースに保存されます。
