connect("example.db") # 执行 SQL 语句,读取数据 df = pd.read_sql("SELECT * FROM table_name", conn) # 关闭连接 conn.close() 2. read_sql() 的两种调用方式 pd.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, chunksize=None) 参数说明 sql SQL ...
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默认为None。 chunksize:每次写入的数据块大小(可选)。 dtype:指定列的数据类型字典(可选)。 method:用于将DataFrame写入表的引擎方法(可选)。默认为None,表示使用SQLAlchemy的执行方法。 schema:数据库模式名称(可选)。 if_exists:处理已存在表的策略,可选值为’fail’, ‘replace’, ‘append’。默认为’fail...
pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None) 参数说明: sql:要执行的SQL查询语句或表名。 con:数据库连接对象或字符串。可以是SQLAlchemy引擎、SQLite3连接对象、MySQL连接对象等。 index_col:指定作为DataFrame索引的列名...
data_gen=pd.read_sql_query('SELECT case_id, text FROM first_case', self.db_conn, chunksize=2000)returndata_gen 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...
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(向后兼容性)两个函数功能结合。它将根据提供的输入参数传入给特定功能。一个SQL查询将传入到read_sql_query查询,而数据库表名称...
Pandas读取数据库（read_sql）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。● in...
data_gen=pd.read_sql_query('SELECT case_id, text FROM first_case', self.db_conn, chunksize=2000)returndata_gen 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...
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...
con: 数据库连接,通常使用SQLAlchemy的create_engine创建。 index_col: 指定DataFrame的索引列。 parse_dates: 解析日期列。 coerce_float: 将无法解析为浮点数的值设置为NaN。 params: 查询参数,用于防止SQL注入。 chunksize: 分块读取数据,适用于大数据集。 类型与应用场景 类型: 简单查询: 直接读取表中的数...