python pandasのDataFrameをMySqlへ書込時に カラムを追加しながら追加書込したい

Question

###前提・実現したいこと
pythonのpandasのDataframeをMysqlに保存したいです。
テーブルへの新規書込と追加書込（カラム追加なし）は出来ましたが、カラムを追加した場合の処理方法がわかりません。
カラムを追加する処理が必要なのでしょうか？

よろしくお願いします

###処理の背景
DataFrameにて複数のデータを読み込み、結合。最後にまとめてMysqlに書き込むつもりだったが、データが大きすぎメモリが足りなくなり、随時Mysqlに書き込む処理に変更。カラム数は１２００以上あり、複数のデータを読み込む毎に増えていく。

###発生している問題・エラーメッセージ

InternalError: (pymysql.err.InternalError) (1054, "Unknown column 'E' in 'field list'") [SQL: 'INSERT INTO sample_sqlalchemy (`A`, `E`) VALUES (%(A)s, %(E)s)'] [parameters: ({'A': 'd7', 'E': 'e7'}, {'A': 'd8', 'E': 'e8'}, {'A': 'd9', 'E': 'e9'})]

###該当のソースコード
df4で'e'を追加してエラーが発生しています。
実際のコードは投稿できないので、サンプルで投稿させていただきました。

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine


df = pd.DataFrame({'A':['A1','A2','A3'],
                  'B':['B1','B2','B3'],
                   'c':['c1','c2','c3']
                  })
df2 = pd.DataFrame({'A':['A4','A5','A6'],
                  'B':['B4','B5','B6'],
                   'c':['c4','c5','c6']
                  })
df3 = pd.DataFrame({'A':['A7','A8','A9'],
                  'B':['B7','B8','B9']
                                     })
df4 = pd.DataFrame({'A':['d7','d8','d9'],
                  'E':['e7','e8','e9']
                                     })

table_name = "sample_sqlalchemy"
db_settings = {
    "host":'localhost',
    "database":'test_db',
    "user":'root',
    "password":'pass',
    "port":3306
}
engine = create_engine('mysql+pymysql://{user}:{password}@{host}:{port}/{database}'.format(**db_settings))
df.to_sql(table_name, engine,if_exists='replace',  index=False)
df2.to_sql(table_name, engine,if_exists = 'append',  index=False)
df3.to_sql(table_name, engine,if_exists = 'append',  index=False)
df4.to_sql(table_name, engine,if_exists = 'append',  index=False)

###試したこと
ネット検索しましたが、PANDASからのSQL書込は記事が少なくお手上げです。

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
Python 3.5.2 :: Anaconda custom (64-bit)
sqlalchemy 1.1.4
pandas 0.19.2
pymysql 0.7.9

Answer 1

pandasのto_sqlではテーブルの構造が書き換えられないため、エラーになります。
予めテーブルに列を追加しておくことで回避できます。
下記は生クエリの例になりますが、SQLAlchemyでclassを作成してちゃんとやった方がよいかもしれません。

# ...省略
df3.to_sql(table_name, engine,if_exists = 'append',  index=False)

column_name = 'E'
data_type = 'text'
sql = 'alter table {} add column {} {}'.format(table_name, 'E', data_type)

connect = engine.connect()
connect.execute(sql)
connect.close()
df4.to_sql(table_name, engine,if_exists = 'append',  index=False)

Comments

[mamma]

早速のご回答ありがとうございます。
手抜きはできないものですね。