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, pa
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...
解决方法: 使用parse_dates参数解析日期列,或者在读取数据后手动转换数据类型。 总之,pandas.read_sql是一个非常实用的函数,可以帮助你轻松地从SQL数据库中读取数据并进行进一步的分析和处理。 相关搜索: 在Pandas read_sql参数中使用模式和表参数 带有参数和通配符运算符的pandas read_sql Pandas agg应用具有多个参数...
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: 选择某一列作为index coerce_float:非常有用,将数字形式的字符串直接以float型读入 parse_dates:将某一列日期型字符串转换为datetime型数据,与pd.to_datetime函数功能类似。可以直接提供需要转换的列名以默认的日期形式转换,也可以用...
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...
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_sql_query(向...
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...
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_dates ：...
一、函数原型 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
pd.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None) 参数详解如下: sql: SQL命令字符串 con: 连接SQL数据库的Engine,一般用SQLAlchemy或者是PyMysql之类的模块来建立 index_col:选择某一列作为Index ...