Использование revoscalepy для вставки данных в базу данных

Question

Ахой там,

есть ли возможность использования revoscalepy пакет для вставки значений в таблицу?

Я бы ожидал что-то вроде:

import pandas as pd
from revoscalepy import rx_write_to_db, RxOdbcData

a_df = pd.DataFrame([[0, 1], [2, 3]], columns=[...])

rx_write_to_db(RxOdbcData(connection_string=con_str, ...), data=a_df)

Но я не мог найти ничего подобного. Наиболее близким вариантом является rx_write_object, который выгружает фрейм данных в виде двоичного файла в таблицу. Более подробную информацию об использовании можно найти на сайте R-пакета. Это, однако, не решает мою проблему, так как я хотел бы, чтобы данные не были в одном двоичном двоичном объекте.

Некоторый контекст проблемы: во время генерации функции я создаю несколько функций, которые я хочу сохранить в базе данных для дальнейшего использования. Теоретически я мог бы создать окончательный фрейм данных со всеми своими функциями и метаданными в нем и использовать некоторые триггеры для выгрузки данных в правильные таблицы, но прежде чем я сделаю это, я бы предпочел установить pymssql,

Есть какие-нибудь подсказки?

Ps.: Если кто-нибудь знает правильные теги для такого вопроса, дайте мне знать...

Answer 1

Я думаю, что вы ищете, это rx_featurize из пакета microsoftml (устанавливается с revoscalepy)

После того, как у вас есть фрейм данных, вы должны создать RxSqlServerData или RxOdbcData со аргументами строки подключения и имени таблицы.

Затем вы просто вызываете rx_featurize, давая ему фрейм данных в качестве входных данных и объект данных Rx... в качестве выходных данных (указывая, хотите ли вы перезаписать таблицу или нет)

http://docs.microsoft.com/en-us/machine-learning-server/python-reference/microsoftml/rx-featurize

import pandas as pd
from revoscalepy import RxOdbcData
from microsoftml import rx_featurize

a_df = pd.DataFrame([[0, 1], [2, 3]], columns=[...])

rx_featurize(data=a_df,output_data=RxOdbcData(connection_string=con_str, table = tablename), overwrite = True)