import pandas as pd import sqlite3 # 也可以使用 pymysql、sqlalchemy 等数据库连接库 # 创建数据库连接 conn = sqlite3.connect("example.db") # 执行 SQL 语句,读取数据 df = pd.read_sql("SELECT * FROM table_name", conn) # 关闭连接 conn
`pandas.read_sql` 是一个用于从SQL数据库读取数据并将其转换为Pandas DataFrame的函数。这个函数非常强大,因为它允许你直接将查询结果加载到DataFrame中,从而方便...
其中的read_sql函数是Pandas库中的一个方法,用于从SQL数据库中读取数据。 当使用read_sql函数时,如果指定的表在数据库中不存在,可以通过设置参数if_exists为'ignore'来忽略错误。这样,如果表不存在,函数将不会抛出异常,而是返回一个空的DataFrame对象。 read_sql函数的语法如下: 代码语言:txt 复制 pandas.re...
Pandas数据库大揭秘：read_sql、to_sql 参数详解与实战篇 Pandas是Python中一流的数据处理库，而数据库则是数据存储和管理的核心。将两者结合使用，可以方便地实现数据的导入、导出和分析。本文将深入探讨Pandas中用于与数据库交互的两个关键方法：read_sql和to_sql。通过详细解析这两个方法的参数，我们将为读写数据...
pandas.read_sql(sql,con,index_col=None,coerce_float=True,params=None,parse_dates=None,columns=None,chunksize=None) 共有8个可选参数:sql,con,index_col,coerce_float,params,parse_date,columns,chunksize。 该函数基础功能为将SQL查询或数据库表读入DataFrame。此函数是read_sql_table和read_sql_query(向...
pd.read_sql方法 该函数用于从数据库中读取数据。 参数列表: sql:执行的sql语句。 con:数据库链接,需要定义数据库的地址、端口、账号、密码、实例名称、字符集等。 params:执行sql中的参数。 index_col:选择索引列。类型是str或者list[str]或者None
read_sql函数用于从数据库中读取数据并将其转换为pandas DataFrame。以下是read_sql函数的参数: sql:要执行的SQL查询字符串。 con:数据库连接对象,可以是SQLite、MySQL、PostgreSQL等不同类型的数据库连接。 index_col:指定作为行索引的列。默认为None。 coerce_float:尝试将数据类型转换为浮点数。默认为True。
pandas调用数据库主要有read_sql_table,read_sql_query,read_sql三种方式。 二: 因日常工作都是基于数仓分析数据,很少会单查表。所以这里主要介绍:pd.read_sql_query的几个常用参数 pd.read_sql_query(sql,con,index_col='None'params='None‘) → DataFrame ...
pandas的to_sql方法用于将DataFrame中的数据插入到SQL数据库表中。以下是to_sql方法各个主要参数的含义: name 含义:要将数据插入到的数据库表名。 示例:df.to_sql('my_table', engine),这里的'my_table'就是目标表名。 con 含义:数据库连接对象,用于建立与数据库的连接。通常是使用SQLAlchemy的create_engine创...
pd.read_sql( sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None ) 说明 将一个SQL查询结果或者数据库表读入到DataFrame中。 这个函数是pandas.read_sql_table()、pandas.read_sql_query()更方便的封装,这两个函数可以在本文开头所写的文档中查询...