pandas.read_sql() 用于从 SQL 数据库读取数据并将其存储到 Pandas DataFrame 中。 1. 基本语法 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 * ...
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(向后兼容性)两个函数功能结合。它将根据提供的输入参数传入给特定功能。一个SQL查询将传入到read_sql_query查询,而数据库表名称...
Pandas读取数据库（read_sql）read_sql方法简介 read_sql 是Pandas提供的用于从数据库读取数据的方法。它允许我们执行SQL查询并将结果直接转换为DataFrame。下面我们将深入探讨 read_sql 的关键参数：● sql ：SQL查询语句，必须提供。● con ：数据库连接对象，可以是字符串（表示连接字符串）或SQLAlchemy引擎。● in...
dtype:指定列的数据类型字典(可选)。 method:用于将DataFrame写入表的引擎方法(可选)。默认为None,表示使用SQLAlchemy的执行方法。 schema:数据库模式名称(可选)。 if_exists:处理已存在表的策略,可选值为’fail’, ‘replace’, ‘append’。默认为’fail’。 index:是否将DataFrame的行索引写入表。默认为True。
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...
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 读写SQL型数据库主要用到pandas.read_sql() 和 DataFrame.to_sql() 两个函数。 read_sql() read_sql主要有如下几个参数: sql:SQL命令字符串 con:连接sql数据库的engine,一般可以用SQLalchemy或者pymysql之类的包建立 index_col: 选择某一列作为index ...
本次我们只用到MySQL和pandas。MySQL可以直接运行我提供的login.sql文件加载数据,具体过程可以参考前面的文章。pandas中直接使用read_csv的方式读取即可,可以参考后面的代码。 日活计算 这里我们约定日活是指每天登录的user_id去重数,从我们的数据来看,计算方式非常简单。
使用pandas的read_sql_table函数将SQL表导入为dataframe。以下是一个示例: 代码语言:txt 复制 # 导入SQL表到dataframe df = pd.read_sql_table('table_name', con=engine) 其中,table_name是要导入的SQL表的名称。 重复步骤4,将所有需要导入的SQL表都导入为dataframe。 通过以上步骤,你可以使用pandas dataf...