Aktualizacja:począwszy od pand 0.15, obsługiwane jest zapisywanie do różnych schematów. Wtedy będziesz mógł użyć schema argument słowa kluczowego:
df.to_sql('test', engine, schema='a_schema')
Zapisywanie do różnych schematów nie jest jeszcze obsługiwane za pomocą read_sql i to_sql funkcje (ale wniosek o rozszerzenie został już złożony:https://github.com/pydata/pandas/issues/7441).
Jednak na razie możesz obejść się za pomocą interfejsu obiektowego z PandasSQLAlchemy i dostarczanie niestandardowych MetaData obiekt:
meta = sqlalchemy.MetaData(engine, schema='a_schema')
meta.reflect()
pdsql = pd.io.sql.PandasSQLAlchemy(engine, meta=meta)
pdsql.to_sql(df, 'test')
Strzec się! Ten interfejs (PandasSQLAlchemy ) nie jest jeszcze publiczne i nadal będzie podlegać zmianom w następnej wersji pand, ale tak można to zrobić w przypadku pand 0.14.
Aktualizacja :PandasSQLAlchemy zmieniono nazwę na SQLDatabase w pandach 0.15.
