2. read_sql() 的两种调用方式 3. 示例用法 3.1 读取表的所有数据 3.2 读取部分列 3.3 使用 WHERE 过滤 3.4 传递查询参数 (防止 SQL 注入) 3.5 设定索引列 3.6 将时间字段解析为日期 3.7 分批读取数据 4. 使用 SQLAlchemy 5. read_sql_table() vs read_sql_query() 6. 常见错误及解决方案 6.1 sqlite...
sql_test = 'select * from stock_sse_summary where itemtype = %s and data_date = %s' stock_sse_summary_read = pd.read_sql(sql = sql_test,con = engine,params = [('上市公司','20250208')],index_col='itemtype') print(stock_sse_summary_read) 在结果中索引列会在最左侧...
pandas.read_sql(sql,con,index_col = None,coerce_float = True,params = None,parse_dates = None,columns = None,chunksize = None)源代码 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...
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_sq...
pandas.read_sql 是一个用于从SQL数据库读取数据并将其转换为Pandas DataFrame的函数。这个函数非常强大,因为它允许你直接将查询结果加载到DataFrame中,从而方便进行进一步的数据分析和处理。 基础概念 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...
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 ...
pandas的to_sql方法用于将DataFrame中的数据插入到SQL数据库表中。以下是to_sql方法各个主要参数的含义: name 含义:要将数据插入到的数据库表名。 示例:df.to_sql('my_table', engine),这里的'my_table'就是目标表名。 con 含义:数据库连接对象,用于建立与数据库的连接。通常是使用SQLAlchemy的create_engine创...
df = pd.read_sql(query, conn) 确保浮点值以浮点格式显示: 代码语言:txt 复制 pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}'.format) # 设置浮点数显示的格式,保留两位小数 打印DataFrame: 代码语言:txt 复制 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。
pandas.read_sql_query 是 Python Pandas 库中的一个函数,用于从数据库中执行 SQL 查询并将结果直接加载到 pandas 的 DataFrame 中。这个函数非常实用,因为可以利用 SQL 语句的强大功能来进行数据筛选、处理,之后在 Python 环境中进一步分析和处理这些数据。本文主要介绍一下Pandas中read_sql_query方法的使用。