Pandas使用to_sql导入含括号列名的数据到MySQL/MariaDB报SQL语法错误

出现这个问题不是MariaDB不支持带括号的反引号包裹列名——你从服务器日志能看到，INSERT语句的列定义部分已经用反引号正确包裹了Location (LAC)、Cell (CI)这类带括号的列名，数据库本身是能识别这类列名的；同时你已经核查过DataFrame的行值都是数值类型、不存在列名误用为值的问题，也排除了业务代码逻辑错误的可能，问题根源出在SQLAlchemy的占位符生成逻辑上。

• pandas调用to_sql写入数据库时，底层依赖SQLAlchemy做SQL构造和参数绑定。批量插入逻辑会给每一列生成形如%(列名)s的参数占位符，用来和后续传入的参数字典做键值匹配。
• 你遇到的是SQLAlchemy 1.4早期版本的已知解析bug：当列名中包含括号这类特殊字符时，SQLAlchemy的正则解析逻辑会被特殊字符打断，无法正确对齐占位符和实际传参的字典键，最终生成的SQL里，本该是数值占位符的位置，残留了未正确转义的列名字符串片段，直接发给数据库后就触发了SQL语法格式错误。
• 你测试过删除列名中的括号后脚本可正常运行，刚好印证了这个逻辑：只要列名中没有会干扰占位符解析的特殊字符，整个SQL生成流程就不会出现截断。

• 低改造成本方案：在写入前预处理DataFrame列名，把列名里的括号、特殊符号替换成下划线，比如将Location (LAC)调整为Location_LAC，不需要改其他代码就能正常跑通。
• 根因修复方案：将SQLAlchemy版本升级到1.4.29及以上，这个版本已经修复了带特殊字符列名的参数绑定解析问题，升级后不需要调整列名就能正常生成合法的SQL语句。
• 高灵活度方案：如果受环境限制没法升级SQLAlchemy，可以在to_sql方法中手动指定method参数，自定义批量插入的执行逻辑，绕开默认的占位符生成流程实现写入，不过这个方案的代码改造成本相对更高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vitaliy.I