我无法使用SQL Alchemy和SQL Server，所以我最终找到了另一个用于访问SQL Server的Python模块，名为pymssql...
timeout=" # 创建数据库连接引擎 engine = create_engine(conn_str) # 执行 SQL 查询 df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM ', engine) 其中,<username>、<password>、<server>、<port>、<database>、分别为数据库的用户名、密码、服务器地址、端口号、数据库名和表名,为查询的超时时间,单位为秒。
(102); [42000] [Microsoft][SQL Server Native Client 11.0][SQL Server]The variable name '@name' has already been declared. Variable names must be unique within a query batch or stored procedure. (134); [42000] [Microsoft][SQL Server Native Client 11.0][SQL Server]The variable name '@...
query = "SELECT [CountryRegionCode], [Name] FROM Person.CountryRegion;" df = pd.read_sql(query, cnxn) print(df.head(26)) 输出 上述脚本中的 print 命令显示 pandas 数据框 df 中的数据行。 text 复制 CountryRegionCode Name 0 AF Afghanistan 1 AL Albania 2 DZ Algeria 3 AS American Samoa...
使用pandas追加到现有的SQL表可以通过以下步骤实现: 导入必要的库: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine 创建与数据库的连接: 代码语言:txt 复制 engine = create_engine('数据库连接字符串') 其中,数据库连接字符串需要根据具体的数据库类型和配置进行设置。
...这个错误通常发生在尝试通过pandas.read_sql()方法从MySQL数据库中查询数据时。...二、可能出错的原因 这个错误可能由几个原因引起: 库版本不兼容:如果sqlalchemy、pymysql或pandas的版本不兼容,可能会导致某些方法或属性无法被正确识别。...,并将其传递给read_sql_query()方法,而不是直接传递engine对象。.....
使用pandas.io.sql模块中的sql.read_sql_query(sql_str,conn)和sql.read_sql_table(table_name,conn)就好了。第一个是使用sql语句,第二个是直接将一个table转到dataframe中。pandas提供这这样的接口完成此工作——read_sql()。下面我们用离子来说明这个方法。我们要从sqlite数据库中读取数据,引入相关模块...
I tried to upsert a table in MS SQL Server from a pandas DataFrame. As I understand it, it's a two step process: do a pandas df.to_sql() into a temp table execute a magic sql to merger the temp table in the existing final table ...
query_sql): print(result) # firstdb.execute(): Executes an SQL statement./执行 SQL 语句。
I ended up avoiding the problem by achieving my objective with pandas, instead of SQLAlchemy.