例如： CREATE PROCEDURE sp_AccountRole_Create @CategoryID int, @RoleName nvarchar(10), @Descriptio...
connect_info='mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}?charset=utf8'\ .format("user","passwd","hostname","port","dbname") engine=create_engine(connect_info) result=pd.read_sql(sql, engine)returnresult
sql_query = 'select * from test_01;' # 使用pandas的read_sql_query函数执行SQL语句,并存入DataFrame df_read_01 = pd.read_sql(sql_query, engine) print(df_read_01) # pymysql import pymysql connect = pymysql.connect( host = '127.0.0.1', db = 'test', user = 'root', passwd = 'pas...
import pandas as pd # 加载数据到dataframe df = pd.read_csv('data.csv') 确定要使用的列作为SQL查询语句的条件。假设我们要使用名为"age"的列作为条件。 代码语言:txt 复制 condition_column = 'age' 获取该列的唯一值列表,以便构建SQL查询语句中的条件。 代码语言:txt 复制 condition_values = d...
以上代码首先使用sqlite3模块连接到 SQLite 数据库,并使用read_sql函数从数据库中读取数据到 DataFrame。然后使用query方法执行 SQL 查询,查询薪水大于 5000 的员工,并将结果保存在result变量中。最后打印查询结果。 DataFrame 定义索引 DataFrame 的索引是指用来标识每一行的唯一标识符。在默认情况下,DataFrame 的索引是...
pd.read_table(filename, sep='\t')#从限定分隔符的文本文件导入数据,默认是tabpd.read_csv(filename)#从CSV文件导入数据, 文件是逗号分隔pd.read_excel(filename)#从Excel文件导入数据pd.read_sql(query, connection_object)#从SQL表/库导入数据pd.read_json(json_string)#从json格式字符串导入数据pd.read...
query() 上述操作完全可以用一个类似SQL的查询方法query()来完成,代码如下。 importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.read_csv("Salaries.csv")print(df.query("Gender == 'M' ").head(10)) 解析 从输出效果来看,df.query("Gender=M")完全等价于df[df['Gender'] == 'M']。 但显然前者更加简明扼要,可读...
对于更复杂的数据探索任务，query()函数是终极工具。借助它，您可以像使用 SQL 查询数据库表一样方便地...
pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None) import pymysql con =pymysql.connect( host=‘localhost’,user=‘root’,password=‘root’,database=‘test’,port=3306,charset=‘utf8’) sql_select = ‘select * from...