Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,read_sql_query是Pandas提供的一个函数,用于从SQL数据库中读取数据并返回一个DataFrame对象。在使用read_sql_query函数时,如果数据库中的数据类型是32位整数,而Pandas默认将其转换为64位整数。 32位数据转换为64位的主要目的是为了提高数据的精度和处理能力。64位整数...
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 read_sql_query速度慢 文心快码BaiduComate 在使用Pandas的read_sql_query函数读取数据库时,如果遇到速度较慢的问题,可以从以下几个方面进行优化和排查: 确认read_sql_query函数的使用环境及参数设置: 确保read_sql_query函数的参数设置正确,比如SQL查询语句、数据库连接等。 检查是否有不必要的参数导致性能...
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 = [time_column]用于解析时间,并...
执行pandas.read_sql_query 构建SQL 首先确保?占位符设置正确。将str.format与str.join和len结合使用,根据member_list长度动态填充?s。下面的示例假设 3member_list元素。 例子 member_list = (1,2,3) sql = """select member_id, yearmonth from queried_table ...
pandas.read_sql_query(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, chunksize=None)[source] 官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_sql_query.html#pandas.read_sql_query ...
pd.read_sql方法 该函数用于从数据库中读取数据。 参数列表: sql:执行的sql语句。 con:数据库链接,需要定义数据库的地址、端口、账号、密码、实例名称、字符集等。 params:执行sql中的参数。 index_col:选择索引列。类型是str或者list[str]或者None
在使用Pandas的read_sql_query函数时,如果选择了预编译查询选项,Pandas会在内部进行优化,并使用PreparedStatement来执行查询。这样可以提高查询速度并减少内存占用。 二、read_sql_query函数的用法 Pandas的read_sql_query函数可以用于从数据库中读取数据。该函数接受一个SQL查询字符串和一个数据库连接对象作为参数。在使用...
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...
pandas调用数据库主要有read_sql_table,read_sql_query,read_sql三种方式。 二: 因日常工作都是基于数仓分析数据,很少会单查表。所以这里主要介绍:pd.read_sql_query的几个常用参数 pd.read_sql_query(sql,con,index_col='None'params='None‘) → DataFrame ...