我最终弄清楚了这一点。因此，如果您有一个Pandas Dataframe想要写入数据库（ceODBC我使用的模块），则代码为：
（with all_dataas the dataframe）将dataframe值映射到字符串，并将每一行作为一个元组存储在元组列表中
for r in all_data.columns.values:
all_data[r] = all_data[r].map(str)
all_data[r] = all_data[r].map(str.strip)
tuples = [tuple(x) for x in all_data.values]
对于元组列表，将所有null值指示符（已在上面的转换中作为字符串捕获）更改为可以传递给最终数据库的null类型。这对我来说是个问题，可能不适合您。
string_list = ['NaT', 'nan', 'NaN', 'None']
def remove_wrong_nulls(x):
for r in range(len(x)):
for i,e in enumerate(tuples):
for j,k in enumerate(e):
if k == x[r]:
temp=list(tuples[i])
temp[j]=None
tuples[i]=tuple(temp)
remove_wrong_nulls(string_list)
创建与数据库的连接
cnxn=ceODBC.connect('DRIVER={SOMEODBCDRIVER};DBCName=XXXXXXXXXXX;UID=XXXXXXX;PWD=XXXXXXX;QUIETMODE=YES;', autocommit=False)
cursor = cnxn.cursor()
定义一个将元组列表转换为a的函数，new_list这是对元组列表的进一步索引，转换为1000个块。这对于将数据传递到SQL查询不能超过1MB的数据库是必要的。
def chunks(l, n):
n = max(1, n)
return [l[i:i + n] for i in range(0, len(l), n)]
new_list = chunks(tuples, 1000)
定义您的查询。
query = """insert into XXXXXXXXXXXX("XXXXXXXXXX", "XXXXXXXXX", "XXXXXXXXXXX") values(?,?,?)"""
遍历new_list包含每组1000个的元组列表并执行executemany。通过提交并关闭连接来完成此操作，仅此而已:)
for i in range(len(new_list)):
cursor.executemany(query, new_list[i])
cnxn.commit()
cnxn.close()
602392714
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