可以使用to_csv()方法数据框写入CSV文件,使用to_excel()方法将数据框写入Excel文件,使用read_sql()方法从数据库中读取数据,例如: # 将数据框写入CSV文件 df.to_csv('example.csv', index=False) # 将数据框写入Excel文件 df.to_excel('example.xlsx', index=False) # 从数据库中读取数据 import sqlite3 ...
#pd.read_sql('sql语句',引擎) #pd.read_sql_query('select * from sale',engine) import pandas employee = [{'name':'Mary', 'age':23 , 'gender': 'F'},{'name':'John', 'age':33 , 'gender': 'M'}] df = pandas.DataFrame(employee) df # In[5]: with db.connect('test.sqlite'...
read_sql_table只能读取数据库的某一个表格,不能实现查询的操作,而read_sql_query只能实现查询操作,不能直接读取数据库中的某个表,read_sql是两者的结合。语法: pandas.read_sql_table(table_name,con,schema=None,index_col=None,coerce_float=True,columns=None)pandas.read_sql_query(sql,con,index_col=None...
import pandas as pd conn = sqlite3.connect("Database") data = [] data.append(pd.read_sql("""SELECT ID,Time,A,B FROM Main WHERE BatchID=='BATCH1'""", conn)) data.append(pd.read_sql("""SELECT ID,Time,A,B FROM Main WHERE BatchID=='BATCH2'""", conn)) conn.close() print(...
defget_voters_for_street(street_name):conn=sqlite3.connect("voters.sqlite")q="SELECT * FROM voters WHERE street = ?"values=(street_name,)returnpd.read_sql_query(q,conn,values) 执行上述函数,SQLite只加载与查询匹配的行,并其通过Pandas将它们保存为DataFrame对象。
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": "John", "age": 30, "city": "New York"}' df = pd.read_json(json_string) #从 HTML 页面中读取数据 url = 'https://www.runoob.com...
这样,我们就可以使用pandas.read_sql来执行SQLite查询,并确保浮点值以浮点格式显示。 关于SQLite查询和pandas.read_sql的更多详细信息,你可以参考腾讯云的相关文档和产品: SQLite查询:SQLite是一种轻量级的嵌入式关系型数据库,适用于移动应用和小型项目。你可以了解SQLite的概念、分类、优势、应用场景以及在腾讯云上的...
Python的Pandas库中,pandas.read_sql函数是一个非常有用的工具,可以从SQL数据库直接读取数据并将其转换为DataFrame对象。这个函数非常灵活,可以处理来自不同数据库系统的查询结果,如MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle等。本文主要介绍一下Pandas中read_sql方法的使用。
sql_table ='metric_value' df_sql=pd.read_sql(sql_table,engine) df_sql 2.con 接受类型:{SQLAlchemy connectable, str, or sqlite3 connection} 使用SQLAlchemy可以使用该库支持的任何DB。如果是DBAPI2对象,则仅支持sqlite3。用户负责SQLAlchemy connectable的引擎处理和连接关闭;str连接将自动关闭。 con为pyt...
data = pd.read_excel('文件路径') # 读取JSON文件 data = pd.read_json('文件路径') # 读取SQL文件 import sqlite3 cnx = sqlite3.connect('数据库路径') data = pd.read_sql_query('SELECT * FROM 表名', cnx) ``` 其中,`文件路径`是要读取的文件的路径,可以是本地文件系统上的路径,也可以是...