SQLALCHEMY : dynamische dataframe in een tabel stoppen zonder class te definieren (SQLLITE)

#  Hoe krijg ik een grote dataset snel in een tabel
from sqlalchemy import *
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.sql import *

from sqlalchemy import Table, MetaData, Column, Integer, String, ForeignKey
from sqlalchemy.orm import mapper

sqllite_DB='sqlite:///C:\\Users\\wagene002\\Documents\\Python\\howto\\DB_ZenG.db'
engine = create_engine(sqllite_DB,echo=False)
Base = declarative_base()

#==>  Maak een Pandas dataset

import pandas as pd
df=pd.read_csv('C:\\Users\wagene002\Documents\Python\howto\levering1.csv')
df1=df[[ 'valid_bsn','bsn', 'code_voorziening', 'jaar', 'bedrag']]



#maak een tabel van een gestripte dataset (3 records)
dfDef=df1.iloc[0:2,]
dfDef.to_sql(name='LeveringenSociaal',con=engine, index=False,if_exists="replace" )

#===> Map een Database Tabel aan een Class Object cLev

class cLev(object):
    pass

metadata=MetaData(engine)
tblLeveringen=Table('LeveringenSociaal', metadata,Column("id", Integer, primary_key=True) ,autoload=True)
engine.execute(tblLeveringen.delete())
mapper(cLev,tblLeveringen)

# Nu de volledige dataset in de tabel stoppen

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
session.bulk_insert_mappings(cLev, df1.to_dict(orient="records"))
session.commit()
session.close()