from sqlalchemy import create_engine # 创建数据库引擎 engine = create_engine("sqlite:///example.db") # 读取数据 df = pd.read_sql("SELECT * FROM employees", con=engine) 5. read_sql_table() vs read_sql_query() read_sql() 是read_sql_table() 和read_sql_query() 的通用函数。 pd....
engine=create_engine('sqlite:///example.db')# 定义SQL查询语句 sql_query='SELECT * FROM employees'# 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...
pandas.read_sql: 用于执行 SQL 查询并将结果直接加载到 DataFrame 中的函数。 pandas.read_sql_query: 类似于read_sql,但允许你指定 SQL 查询字符串。 优势 便捷性: 直接在 Python 环境中执行 SQL 查询,无需切换到数据库客户端。 灵活性: 可以使用 Python 的强大功能来处理查询结果。
在使用read_sql_query函数时,可以通过设置参数options来启用预编译查询。 以下是一个使用read_sql_query函数进行预编译查询的示例代码: ```python import pandas as pd import sqlite3 # 创建数据库连接 conn = sqlite3.connect('example.db') # 执行预编译查询 query = "SELECT * FROM table_name" df = ...
使用pandas.io.sql模块中的sql.read_sql_query(sql_str,conn)和sql.read_sql_table(table_name,conn)就好了。第一个是使用sql语句,第二个是直接将一个table转到dataframe中。pandas提供这这样的接口完成此工作——read_sql()。下面我们用离子来说明这个方法。我们要从sqlite数据库中读取数据,引入相关模块...
二、用python自带的sqllite接口 1. 读数据 importpandasaspdimportsqlite3# 连接Sqlite数据库con = sqlite3.connect('example.db')# 执行SQL查询,并返回结果作为DataFrame对象df = pd.read_sql_query("SELECT * from students", con)# 关闭数据库连接con.close()# 打印结果print(df) ...
read_sql_table('example_wp_log_peyton_manning', engine, parse_dates={'C1': '%Y-%m-%d %H:%M:%S'}) read_sql_query 支持直接使用原始SQL语句查询。 基本参数与read_sql_table类似,区别是read_sql_query第一个参数为sql查询语句,也不需要通过columns指定要选取的列,并且不支持schema参数。 举例 from ...
import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 创建数据库连接 engine = create_engine('sqlite:///example.db') # 使用read_sql读取数据 df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', engine) 其中,第一个参数是SQL查询语句,第二个参数是数据库连接。 参数详解 sql: 要执行的SQL查...
file.csv')# 读取Excel文件df = pd.read_excel('file.xlsx')# 读取JSON文件 df = pd.read_json('file.json')# 读取Sql查询pd.read_sql(query, connection_object)# 读取Parquet文件df = pd.read_parquet('file.parquet')# 从url读取HTML表url='https://www.example.com/table.html'tables = pd.read...
SELECT语句是SQL中最常用的语句之一,用于从数据库中选择数据。在Pandas中,我们可以使用read_sql_query函数来执行SELECT语句。例如,以下代码将从名为“employees”的表中选择所有数据: ```python import pandas as pd import sqlite3 conn = sqlite3.connect('example.db') ...