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update_dbt() 函数

使用update_dbt()函数更新数据表中记录。

函数签名

python
def update_dbt(data: dict[str, any] | list[dict[str, any]] | __pd.DataFrame,
               sheet_name: str = '') -> None:

参数列表

参数类型默认值说明
dataobject必填要回写到数据表里的数据。
支持的数据类型包括：
dict[str, any]包含记录ID、名称和值的 dict；
维度不超过2维的 list 类型；
pandas.DataFrame；
不支持写入附件等复杂类型。
sheet_namestr空字符串写入数据的选区所在的数据表名称。
当 new_sheet=False 时为表格中已经存在的数据表名称。
当 new_sheet=True 时为新建的数据表的名称。

示例

python
# 返回数据表1中的字段名为产品名称和库存数量的记录，表头为字段名
# 返回的数据类似下表所示
#  其中 B，C，D 为 Index 中保存的记录 ID
# +-----+-------------+----------+
# |     |   产品名称   |  库存数量  |
# +-----+-------------+----------+
# |  B  |  iPhone 12  |   100    |
# +-----+-------------+----------+
# |  C  | MacBook Pro |   175    |
# +-----+-------------+----------+
# |  D  | iPad Air 4  |   173    |
# +-----+-------------+----------+
df = dbt(field=['产品名称', '库存数量'])

# 修改 df 中的数据，并更新数据表中的记录
df['库存数量'] = df['库存数量'] * 2
update_dbt(df)

# 单独修改数据表1中的记录
# 其中包括ID字段 _rid 值为对应的 Index 中的值
update_dbt({"_rid": "B", "产品名称": "iPhone 12 Pro"})

# 更新多条记录的值
update_dbt([{"_rid": "C", "产品名称": "MacBook Pro M1"}, {"_rid": "D", "库存数量": 200}])