dfをそのままormで処理できるかな

2024年6月8日

Pandas DataFrameをSQLAlchemy ORMで処理できるようにすることは可能です。以下に、Pandas DataFrameからデータを読み込んでORMを使用してデータベースに追加する例を示します。

まず、Pandas DataFrameを作成します：

python
import pandas as pd

# 仮のデータを作成
data = {
    'id': [1, 2, 3],
    'html_id': [100, 101, 102],
    'ブランド名': ['Brand1', 'Brand2', 'Brand3'],
    'メーカー品番': ['ABC001', 'XYZ002', '123DEF'],
    # 他のカラムも続く...
}

df = pd.DataFrame(data)

次に、DataFrameの各行をORMモデルのインスタンスとしてデータベースに追加します：

python
from sqlalchemy.orm import Session

# セッションを作成
session = Session()

# DataFrameの各行をデータベースに追加
for index, row in df.iterrows():
    product_data_instance = ProductData(**row.to_dict())
    session.add(product_data_instance)

# 変更をコミット
session.commit()

この例では、Pandas DataFrameの各行が ProductData クラスの新しいインスタンスとして作成され、それがデータベースに追加されています。

ただし、データベースのスキーマとPandas DataFrameのカラム名が対応している必要があります。また、DataFrameには欠損値がないことを確認してください。データベースに追加する前にデータの整形が必要な場合は、適切な前処理を行ってください。