read_sql() 是read_sql_table() 和read_sql_query() 的通用函数。 pd.read_sql_query() 仅支持 SELECT 查询。 pd.read_sql_table() 用于直接读取整个 SQL 表(仅支持 SQLAlchemy)。 df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM employees", conn) df = pd.read_sql_table("employees", con=engine) ...
上述代码首先创建了一个简单的DataFrame,然后使用SQLAlchemy的create_engine创建了一个SQLite数据库引擎,最后使用to_sql方法将DataFrame中的数据插入到名为test_table的表中,如果表存在则替换。 mysql的示例: AI检测代码解析 engine = create_engine('mysql+pymysql://用户名称:密码@localhost:3306/数据库服务名称') 1...
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')]) print(stock_sse_summary_read) 注意上面的参数必须在元组或者字典中,否组报错如下 sqlalchemy.exc...
sql_cmd ='SELECT * FROM metric_value' df_sql=pd.read_sql(sql_cmd,engine) df_sql 可以见到是和原sql表一样的内容: 也可以将sql内的表名作为参数传入,可以获得该表的全部内容: sql_table ='metric_value' df_sql=pd.read_sql(sql_table,engine) df_sql 2.con 接受类型:{SQLAlchemy connectable, ...
# 使用read_sql读取数据 df=pd.read_sql(sql_query,con=engine)# 打印结果 print(df)Pandas写入数据库（to_sql）to_sql方法简介 to_sql 是Pandas用于将DataFrame数据写入数据库的方法。它允许我们将DataFrame中的数据插入到数据库表中。下面我们将深入探讨 to_sql 的关键参数：● name ：目标数据库表的名称。●...
其中的read_sql函数是Pandas库中的一个方法,用于从SQL数据库中读取数据。 当使用read_sql函数时,如果指定的表在数据库中不存在,可以通过设置参数if_exists为'ignore'来忽略错误。这样,如果表不存在,函数将不会抛出异常,而是返回一个空的DataFrame对象。 read_sql函数的语法如下: 代码语言:txt 复制 pandas.read...
Pandas从SQL型数据库读写数据 Pandas 读写SQL型数据库主要用到pandas.read_sql() 和 DataFrame.to_sql() 两个函数。 read_sql() read_sql主要有如下几个参数: sql:SQL命令字符串 con:连接sql数据库的engine,一般可以用SQLalchemy或者pymysql之类的包建立...
1:读取自定义数据(通过SQL语句) pandas.read_sql_query(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None,chunksize=None) 例如:data = pd.read_sql_query('select * from t_line ',con = engine),会返回一个数据库t_line表的DataFrame格式。如有有时间列可以parse_dates ...
字符集 engine=create_engine(db_connect_string) 1 2 3 3、查询 pandas在此提供了两种方式可供使用。(1)直接整表查询,获取某张表的全部数据 with engine.connect() as conn, conn.begin(): # 主要参数有两个,一是表名,二是连接方式 data = pd.read_sql_table("users", conn) 1 2 3 (2)直接...