不幸的是,现在无法在pandas df.to_sql()方法中设置主键.另外,为了使事情变得更加困难,在创建表之后,无法在sqlite中的列上设置主键.

但是,目前的解决方法是使用pandas df.to_sql()方法在sqlite中创建表.然后,您可以创建一个重复的表并设置主键,然后复制数据.然后放下旧桌子进行清理.

这将是一个类似的事情.

import pandas as pd

import sqlite3

df = pd.read_csv("/Users/data/" +filename)

columns = df.columns columns = [i.replace(' ', '_') for i in columns]

#write the pandas dataframe to a sqlite table

df.columns = columns

df.to_sql(name,con,flavor='sqlite',schema=None,if_exists='replace',index=True,index_label=None, chunksize=None, dtype=None)

#connect to the database

conn = sqlite3.connect('database')

c = conn.curser()

c.executescript('''

PRAGMA foreign_keys=off;

BEGIN TRANSACTION;

ALTER TABLE table RENAME TO old_table;

/*create a new table with the same column names and types while

defining a primary key for the desired column*/

CREATE TABLE new_table (col_1 TEXT PRIMARY KEY NOT NULL,

col_2 TEXT);

INSERT INTO new_table SELECT * FROM old_table;

DROP TABLE old_table;

COMMIT TRANSACTION;

PRAGMA foreign_keys=on;''')

#close out the connection

c.close()

conn.close()

在过去,我已经这样做了,因为我遇到了这个问题.把整个东西包装成一个功能,使它更方便……

在我对sqlite的有限经验中,我发现在创建表后无法添加主键,无法执行Update Inserts或UPSERTS,UPDATE JOIN引起了很多挫折和一些非传统的解决方法.

最后,在pandas df.to_sql()方法中有一个dtype关键字参数,它可以获取列名称的字典：types. IE：dtype = {col_1：TEXT}