使用pandas to_sql无法更新MySQL表问题求助

• 先确认DataFrame是否有数据
  执行print(sql_d.shape)和print(sql_d.head())，检查从Makes表查询出来的sql_d是否包含有效数据。如果查询结果为空，插入自然不会有数据。

• 删除手动创建表的代码
  你使用了if_exists='replace'参数，该参数会自动删除已存在的Brand表，再根据DataFrame的结构重建新表。之前手动创建表的操作完全多余，还可能引发表结构不匹配的问题。直接删除以下两行代码：

  mycursor = mydb.cursor()
  mycursor.execute('create table Brand (id int auto_increment primary Key, MakeId int(10), brand varchar(100))')
  

• 确保数据库连接正确
  核对create_engine中的user:password@host/database参数，确认用户名、密码、主机地址、数据库名称均正确。避免因连接到错误数据库，导致数据插入后无法在目标库中看到。

• 使用事务上下文确保提交
  改用engine.begin()上下文管理器执行插入，它会自动处理事务提交，避免因事务未提交导致数据未写入磁盘：

  from sqlalchemy import create_engine
  
  engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@host/database')
  with engine.begin() as conn:
      sql_d.to_sql(name='Brand', con=conn, if_exists='replace', index=False)
  

• 检查字段名大小写匹配
  MySQL在Linux系统下区分字段名大小写，确认查询时使用的字段名与DataFrame列名一致。比如你查询得到的列是MakeID，若手动查询时写成MakeId，可能会找不到数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Thuy Nguyen