pandas.read_sql(sql,con,index_col=None,coerce_float=True,params=None,parse_dates=None,columns=None,chunksize=None) 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...
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索引的列。● parse...
df = pd.read_sql(sql, con) to_sql() to_sql主要有如下几个参数: name: 输出的表名 con: 与read_sql中相同 if_exits: 三个模式:fail,若表存在,则不输出;replace:若表存在,覆盖原来表里的数据;append:若表存在,将数据写到原表的后面。默认为fail index:是否将df的index单独写到一列中 index_label:...
read_sql函数的参数包括: sql:要执行的SQL查询语句,可以是字符串或SQLAlchemy的Select语句对象。 con:数据库连接对象或字符串,用于指定连接数据库所需的参数。可以是MySQL、PostgreSQL、Oracle等数据库的连接字符串,也可以是已经建立的数据库连接对象。 params:可选参数,用于传递SQL查询中的参数。可以是字典、元组...
read_sql函数用于从数据库中读取数据并将其转换为pandas DataFrame。以下是read_sql函数的参数: sql:要执行的SQL查询字符串。 con:数据库连接对象,可以是SQLite、MySQL、PostgreSQL等不同类型的数据库连接。 index_col:指定作为行索引的列。默认为None。 coerce_float:尝试将数据类型转换为浮点数。默认为True。
pandas.read_sql 的基本用法如下: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 创建数据库连接 engine = create_engine('sqlite:///example.db') # 使用read_sql读取数据 df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', engine) 其中,第一个参数是SQL查询语句,第二个...
read_sql() # 将sql查询的结果(使用SQLAlchemy)读取为pandas的DataFrame read_stata() # 读取stata格式的数据集 一、read_csv() # 从文件、url或文件型对象读取分割好的数据,英文逗号是默认分隔符 path=r"F:\课程资料\Python机器学习\聚类\31省市居民家庭消费水平-city.txt" ...
这个函数是pandas.read_sql_table()、pandas.read_sql_query()更方便的封装,这两个函数可以在本文开头所写的文档中查询到,这里不再多说。 至于这个函数的作用具体跟哪个函数相同,取决于输入参数——如果传入一个SQL语句,则相当于执行read_sql_query,如果传入一个datebase table,则相当于执行read_sql_table。不过...
>>> print(pandas.io.sql.read_sql)<functionread_sql at 0x7ff347067bf8> 常用参数说明: sql:字符串类型的sql语句 con:数据库连接,这里推荐用 sqlalchemy + pymysql 实现 coerce_float:boolean,默认为True,尝试将非字符串,非数字对象(如decimal.Decimal)的值转换为浮点 ...