Update:Ab Pandas 0.15 wird das Schreiben in verschiedene Schemas unterstützt. Dann können Sie das schema verwenden Schlüsselwortargument:
df.to_sql('test', engine, schema='a_schema')
Das Schreiben in verschiedene Schemas wird derzeit noch nicht mit read_sql unterstützt und to_sql Funktionen (aber ein Verbesserungsantrag wurde bereits eingereicht:https://github.com/pydata/pandas/issues/7441).
Sie können jedoch vorerst die Objektschnittstelle mit PandasSQLAlchemy umgehen und Bereitstellen von benutzerdefinierten MetaData Objekt:
meta = sqlalchemy.MetaData(engine, schema='a_schema')
meta.reflect()
pdsql = pd.io.sql.PandasSQLAlchemy(engine, meta=meta)
pdsql.to_sql(df, 'test')
In acht nehmen! Diese Schnittstelle (PandasSQLAlchemy ) ist noch nicht wirklich öffentlich und wird in der nächsten Version von Pandas noch Änderungen erfahren, aber so können Sie es für Pandas 0.14 tun.
Aktualisieren :PandasSQLAlchemy wird in SQLDatabase umbenannt bei Pandas 0,15.
