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。● index_col ：指定作为DataFrame...
小弟的需求需要在多个数据库之间查询数据并关联,所以小弟选择了使用pandas,通过read_sql读取数据至dataframe加工后直接生成目标数据。但是目前遭遇了一个问题:read_sql的速度非常慢,例如,在oracle库中读取37W数据量(22个字段)的表至dataframe耗时需要4分半。代码如下: import pandas as pd import sqlalchemy as sql or...
可以分片读取，使用多线程或者多进程分片读取数据，按 id 分片，或者按时间分片都是可以的 另外感觉你的...
小弟的需求需要在多个数据库之间查询数据并关联,所以小弟选择了使用pandas,通过read_sql读取数据至dataframe加工后直接生成目标数据。但是目前遭遇了一个问题:read_sql的速度非常慢,例如,在oracle库中读取37W数据量(22个字段)的表至dataframe耗时需要4分半。代码如下: import pandas as pd import sqlalchemy as sql or...
defget_voters_for_street(street_name): conn = sqlite3.connect("voters.sqlite") q ="SELECT * FROM voters WHERE street = ?"values = (street_name,) return pd.read_sql_query(q, conn, values) AI代码助手复制代码 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...
%timeit pd.read_csv("mytable.csv") 在上述示例代码中,首先使用Pandas的read_sql方法读取SQL查询结果,然后再使用Python内置的csv模块将结果转换为CSV格式保存到文件中。最后,利用Pandas的read_csv方法读取CSV文件中的数据。可以通过比较两种方式读取数据的时间来判断哪种方式更快。
因为pandas.read_sql_query()加上chunksize后返回的是一个iterator。但运行程序时一直卡在那不动,看pandas.read_sql_query()源码才知道它不是真正的分批次读取,而是根据SQL语句全部读取出来后,再把它按chunksize个一批一批地转为iterator然后再返回。 defread_query(self, sql, index_col=None, coerce_float=True...
# Using the dataframe we created for read_csvfilter1 = df['value'].isin([112])filter2 = df['time'].isin([1949.000000])df [filter1 & filter2] copy() Copy () 函数用于复制 Pandas 对象。当一个数据帧分配给另一个数据帧时,如果对其中一个数据帧进行更改,另一个数据帧的值也将发生更改。为...
1、打开sshd服务的配置文件/etc/ssh/sshd_config，把UseDNS yes改为UseDNS no
pandas.read_sql(sql,con,index_col=None,coerce_float=True,params=None,parse_dates=None,columns=None,chunksize=None) AI代码助手复制代码 将SQL查询或数据库表读入DataFrame。 此功能是一个方便的包装read_sql_table和 read_sql_query(为了向后兼容)。它将根据提供的输入委托给特定的功能。SQL查询将被路由到...