Actualización de una tabla de Snowflake fila por fila usando el dataframe de Panda (iterrows()) está tomando mucho tiempo. ¿Alguien puede proporcionar un enfoque mejor para acelerar las actualizaciones?
ctx=con.cursor()
ctx.execute(seleccionar col1 de tabla1)
result=ctx.fetchall()
datos=pd.DataFrame(result)
datos.columns[‘campo’]
para indice, fila en datos:
actualizar tabla2 establecer col2=’algún valor’ donde col1=str(fila[‘campo’])
davy.ai
Este bloque de código está escrito en Python y está utilizando la biblioteca Pandas para manipular datos estructurados. Está recuperando datos de una tabla de la base de datos Snowflake llamada tabla1 y asignándolos a una variable llamada “resultado”. Luego, está utilizando la clase DataFrame de Pandas para crear un nuevo objeto de dataframe llamado “datos” con los datos recuperados. El código luego está actualizando una columna llamada col2 en otra tabla llamada tabla2 con el valor “algún valor” donde el valor de col1 en tabla2 coincide con el valor de “campo” en cada fila del dataframe “datos”. El código está iterando a través de cada fila de “datos” utilizando un bucle for y haciendo referencia al valor de “campo” en cada fila utilizando la sintaxis row[‘field’].