importpandasaspdimportpymysqlimportsqlalchemyfromsqlalchemyimportcreate_engine,text# 1. 用sqlalchemy构建数据库链接engineengine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@localhost:port/database')# sql 语句sql ="SELECT * FROM table"df = pd.read_sql(sql=sql,con=engine)# 报错的时候可写成...
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...
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.close() 2. read_sql() 的两种调用方式 pd.read_...
# 使用to_sql方法将数据插入到数据库表中 df.to_sql('test_table', engine, if_exists='replace', index=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 上述代码首先创建了一个简单的DataFrame,然后使用SQLAlchemy的create_engine创建了一个SQLite数据库引擎,最后使用to_sql方法将DataFrame中的...
df=pandas.read_sql_query(sql,self.engine)#df = pandas.read_sql(sql,self.engine)#返回dateframe格式returndf#写入mysql数据库defto_sql(self,table,df):#第一个参数是表名#if_exists:有三个值 fail、replace、append#1.fail:如果表存在,啥也不做#2.replace:如果表存在,删了表,再建立一个新表,把数据...
Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,提供了丰富的函数和方法来处理和分析数据。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...
关闭pandas read_sql连接可以通过以下步骤实现: 在使用pandas的read_sql函数从数据库中读取数据后,会返回一个数据库连接对象。可以将该对象赋值给一个变量,方便后续关闭连接。 使用该连接对象的close()方法来关闭连接。这将释放数据库资源并断开与数据库的连接。 以下是一个完整的示例代码: 代码语言:txt 复制 import...
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
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...
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": "...