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...
index_label:指定列作为df的index输出,此时index为True chunksize: 同read_sql dtype: 指定列的输出到数据库中的数据类型。字典形式储存:{column_name: sql_dtype}。常见的数据类型有sqlalchemy.types.INTEGER(), sqlalchemy.types.NVARCHAR(),sqlalchemy.Datetime()等, df.to_sql(name='table', con=con, if_...
Pandas在使用read_sql时可以选择是否使用dtype参数。dtype参数用于指定读取数据库中的数据时的数据类型,可以根据需要进行设置。如果不使用dtype参数,则Pandas会根据数据库中的数据类型自动推断数据类型。 使用dtype参数可以提供更精确的数据类型,有助于提高数据读取的效率和准确性。通过指定dtype参数,可以确保读取的数据类型与...
当输入的数据有 有数字和None 时,使用read_sql_query 中的coerce_float (False) 控制,此时读取 数据是字符型 单输入数据有None 数字 字符,这个时候系统应该会强制转换成字符型的,也不会影响输出 在读取数据之前,把数据控制好,要么全是数字,要么有字符, 保证输入数据自动转换为int64 类型或者 字符型 输入整数控制...
parse_dates:可选参数,用于将指定列解析为日期时间类型。 columns:可选参数,用于指定返回的DataFrame的列名。 chunksize:可选参数,用于指定每次读取的数据块大小。 read_sql函数的优势是可以方便地从数据库中读取数据,并将其转换为pandas DataFrame对象,便于进行数据分析和处理。它可以灵活地处理各种类型的SQL查询,...
pandas调用数据库主要有read_sql_table,read_sql_query,read_sql三种方式。 二: 因日常工作都是基于数仓分析数据,很少会单查表。所以这里主要介绍:pd.read_sql_query的几个常用参数 pd.read_sql_query(sql,con,index_col='None'params='None‘) → DataFrame ...
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。
如何从数据库中读取数据到DataFrame中? 使用pandas.io.sql模块中的sql.read_sql_query(sql_str,conn)和sql.read_sql_table(table_name,conn)就好了。 第一个是使用sql语句,第二个是直接将一个table转到dataframe中。 pandas提供这这样的接口完成此工作——read_sql()。下面我们用离子来说明这个方法。
1.数据库的数据是通过to_sql放进去的,导入的时候也设置好了数据类型(numeric类型)。2.在数据库中数据类型显示正确3.只不过使用read_sql后发现,得到的数据类型却是float64.4.我的环境是:osx,python3.6