如何遍历Pervasive服务器多数据库并为结果添加数据库名列？

你的代码问题出在嵌套循环遍历所有数据库名，导致df['DATABASE']被反复赋值，最终所有DataFrame的该列都被覆盖成最后一个数据库名（db2）。

修正后的代码 #

import pyodbc
import pandas as pd

databases = ['db1','db2']
sql = 'select top 10 * from testdatabase'
connect_string = 'DRIVER=Pervasive ODBC Interface;SERVERNAME=1.1.1.1:1111;DBQ={}'

data = []
try:
    # 同时遍历数据库名和对应的连接，确保一一对应
    for db_name in databases:
        conn = pyodbc.connect(connect_string.format(db_name))
        cur = conn.cursor()
        rows = cur.execute(sql).fetchall()
        # 生成DataFrame并添加对应数据库名列
        df = pd.DataFrame.from_records(rows, columns=[col[0] for col in cur.description])
        df['DATABASE'] = db_name
        data.append(df)
        # 及时关闭当前连接和游标
        cur.close()
        conn.close()

except Exception as e:
    print(e)

# 合并所有结果
final_df = pd.concat(data, axis=0).reset_index(drop=True)
print(final_df)

关键修改说明 #

• 去掉了单独创建connections和cursors列表的步骤，改为直接遍历databases列表，每次处理单个数据库的连接、查询和结果，逻辑更清晰。
• 不再嵌套循环所有数据库名，而是直接用当前遍历的db_name赋值给df['DATABASE']，确保每个数据库的查询结果对应正确的名称。
• 每次处理完一个数据库后立即关闭连接和游标，避免资源占用。

优化方向（可选） #

如果数据库数量较多，可以用上下文管理器with自动管理连接，无需手动关闭：

for db_name in databases:
    with pyodbc.connect(connect_string.format(db_name)) as conn:
        with conn.cursor() as cur:
            rows = cur.execute(sql).fetchall()
            df = pd.DataFrame.from_records(rows, columns=[col[0] for col in cur.description])
            df['DATABASE'] = db_name
            data.append(df)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者aero8991