1)df1=[df['names'][i:i+10000]foriinrange(0,len(df['names']),10000)]df3=pd.DataFrame()foriinrange(len(df1)):df2=pd.read_sql_query(sql1,con,params={'tt':df1[i]})print(i)#打印运行轮次,便于后期debugdf3=df3.append(df2)#拼接df3.head() ...
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_dates ：指定需要解析为日期时间的列。● params ：SQL查询中的参数，可以使用字典形式提供。实例演示 假设我们有一个SQLite...
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_query(sql,con,index_col = None,coerce_float = True,params = None,parse_dates = None,chunksize = None)源代码 将SQL查询读入DataFrame。 返回与查询字符串的结果集对应的DataFrame。(可选)提供index_col参数以使用其中一列作为索引,否则将使用默认整数索引。 参数: sql:string SQL查询或SQL...
query = pd.read_sql_query( """ select member id ,yearmonth from queried_table where yearmonth between ? and ? and member_id in ? """, db2conn, params = [201601, 201603, member_list]) 但是,我收到一条错误消息: ‘无效的参数类型。 param-index=2 param-type=list’, ‘HY105’ 所...
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。 params:传递给SQL查询的参数字典。 parse_dates:解析为日期的列。默认为...
params:一个字典或列表,用于传递给SQL查询语句的参数。如果查询语句中包含占位符(如SELECT * FROM table WHERE column = :value),则可以使用params参数来传递值。 parse_dates:一个布尔值或列表,用于指定是否将某些列解析为日期时间类型。如果为True,则尝试将所有列解析为日期时间类型。如果为列表,则只将列表中...
Python中,使用Pandas库的read_sql方法从MySQL或Oracle数据库读取数据为DataFrame对象是一种常见的操作。Python中Pandas通过read_sql方法,传入sql语句和对应数据库连接,从Mysql数据库或Oracle数据库直接读取数据帧(DataFrame)的代码。 1、pandas.read_sql(sql,con,index_col = None,coerce_float = True,params = None,...
pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None) 二、常用参数说明 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 index_col: 选择某1列或几列作为index(或MultiIndex),字符串或字符...
read_sql"""args=_convert_params(sql, params) result= self.execute(*args) columns=result.keys()ifchunksizeisnotNone:returnself._query_iterator(result, chunksize, columns, index_col=index_col, coerce_float=coerce_float, parse_dates=parse_dates)else: ...