Mise à jour :à partir de pandas 0.15, l'écriture sur différents schémas est prise en charge. Ensuite, vous pourrez utiliser le schema argument de mot-clé :
df.to_sql('test', engine, schema='a_schema')
L'écriture sur différents schémas n'est pas encore prise en charge pour le moment avec le read_sql et to_sql fonctions (mais une demande d'amélioration a déjà été déposée :https://github.com/pydata/pandas/issues/7441).
Cependant, vous pouvez vous déplacer pour l'instant en utilisant l'interface objet avec PandasSQLAlchemy et fournir un MetaData personnalisé objet :
meta = sqlalchemy.MetaData(engine, schema='a_schema')
meta.reflect()
pdsql = pd.io.sql.PandasSQLAlchemy(engine, meta=meta)
pdsql.to_sql(df, 'test')
Il faut se méfier! Cette interface (PandasSQLAlchemy ) n'est pas encore vraiment public et subira encore des modifications dans la prochaine version de pandas, mais voici comment vous pouvez le faire pour pandas 0.14.
Mettre à jour :PandasSQLAlchemy est renommé SQLDatabase en pandas 0,15.
