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语句全部读取出来后,再把它按chunksize个一批一批地转为iterator然后再返回。 defread_query(self, sql, index_col=None, coerce_float=True,...
read_sql("SELECT * FROM large_table", conn, chunksize=1000) for chunk in chunk_iter: print(chunk.head()) 4. 使用 SQLAlchemy 使用SQLAlchemy库连接MySQL数据库最佳实践 from pprint import pprint import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine from prod_mysqldb_constants import MYSQL_...
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语句全部读取出来后,再把它按chunksize个一批一批地转为iterator然后再返回。 defread_query(self, sql, index_col=None, coerce_float=True,...
在内部,pandas.read_sql_query()函数使用SQLAlchemy库执行查询,并使用fetchmany()方法按块返回查询结果。fetchmany()方法允许用户指定要检索多少行。 当使用chunksize参数时,pandas.read_sql_query()函数将使用fetchmany()方法,并返回一个可迭代对象。每个块都将作为pandas DataFrame对象返回,并可以使用for循环遍历。此...
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...
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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。● con ：...
pandas.read_sql_query(sql,con,index_col = None,coerce_float = True,params = None,parse_dates = None,chunksize = None) 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。
pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None) 解析几个常用的参数: sql:sql语句; con:通过sqlalchemy创建引擎连接,实现从数据库的数据获取。 parse_dates:字段名列表或True,default None,尝试解析字段为datetime形式。 chunksiza...
df = pd.read_sql(query, cnx, params=params) 2. 分块读取 当处理大量数据时,一次性读取所有数据可能会导致内存不足,Pandas允许我们分块读取数据。 chunksize = 50000 chunks = [] query = "SELECT * FROM table_name" for chunk in pd.read_sql_query(query, cnx, chunksize=chunksize): ...