使用pandas读取数据库数据,首先需要连接数据库,并使用pandas的read_sql_query函数从数据库中读取数据。以下是一个示例代码: import pandas as pd import sqlite3 # 连接到数据库 conn = sqlite3.connect('database.db') # 使用pandas读取数据库中的数据 query = "SELECT * FROM table_name" df = pd.read_sq...
host='localhost', database='test_db') 使用pandas读取数据库表 df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', cnx) 关闭数据库连接 cnx.close() 进阶用法 1. 参数化查询 为了避免SQL注入攻击,推荐使用参数化查询,Pandas的read_sql方法支持参数传递。 query = "SELECT * FROM table_name WHERE column ...
SQLAlchemy项目是一个流行的Python SQL工具包,抽象去除了SQL数据库之间的许多常见差异。利用SQLAlchemy创建引擎,结合read_sql快速打通Python与数据库之间的障碍。 标准格式: # engine=sqlalchemy.create_engine("mysql+pymysql://username:password@ip:port/database_name" ) ...
10.2 read_sql 导入模块 sqlalchemy.create_engine、pandas; 相关连接,如下; import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://用户名:密码@ip:端口/库名?charset=utf8') sql = 'mysql语句' df = pd.read_sql(sql,engine) df.head() 谢谢大家 发布...
Pandas中使用read_csv()函数读取CSV或TXT文件的数据,并将读取的数据转换成一个DataFrame类对象。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 read_csv(filepath_or_buffer,sep=',',delimiter=None,header='infer',names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,prefix=None,mangle_dupe_cols=Tr...
📚读取数据库数据: 使用`pd.read_sql()`函数,你可以直接执行SQL查询语句并读取数据。例如: ```python import pandas as pd from sqlalchemy import create_engineconn = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/databasename?charset=utf8') sql = 'SELECT * FROM tb_name'...
df = pd.read_csv('data.csv') #从 Excel 文件中读取数据 df = pd.read_excel('data.xlsx') #从 SQL 数据库中读取数据 import sqlite3 conn = sqlite3.connect('database.db') df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', conn) #从 JSON 字符串中读取数据 json_string = '{"name": "...
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,而数据库表名称将路由到read_sql_table表。特定功能为SQL引擎驱动进行查询获取数据库内的数据。 二、参数说明和代码演示 sql : string or SQLAlchemy ...
connect = create_engine('mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}'.format(user,password,host,port,database)) sql = 'select * from ' + str(table) results = pd.read_sql(sql,connect) return results 二、保存到数据库 语法:df.to_sql(name='保存后的文件命名',con=connect,index=False,if_exists...
con = sqlite3.connect("database.db") 3) 数据库读取数据 在SQLite 数据库中创建一张信息表,您可以随意添加一些信息,最后使用下列方法读取数据即可: #con参数指定操作数据库的引擎,可以指定,也可默认 df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM information",con) ...