使用pandas的read_sql函数读取Oracle数据: 一旦建立了连接,就可以使用pandas的read_sql函数来执行SQL查询,并将结果读取为DataFrame。 python # 使用cx_Oracle连接 sql_query = "SELECT * FROM table_name" df = pd.read_sql(sql_query, conn) # 或者使用SQLAlchemy引擎 df = pd.read_sql(sql_query, engine)...
1data=pd.read_sql_query(sql,self.engine) 读取出来以后是dataframe的格式,字段名都是小写 4.插入、写入数据 1df.to_sql(table_name, self.engine, index=False, if_exists='append', dtype=type_list) 需要把要插入的数据整理成df 然后oracle的数据类型和pandas数据类型是不统一的,除了sting类型,其他都需要...
# panas读Oracle 但是不能出现 clob字段 def pd_query_ora(sql_str:str): try: db = cx.connect(user, passwd, url) df: pd.DataFrame = pd.read_sql_query(sql_str, db) db.close() isbool:bool = True return df,isbool except Exception as e: # print(e) isbool:bool = False return pd...
将变量绑定到SQLAlchemy查询以用于Pandas.read_sql 、、、 是否可以将变量绑定到SQLAlchemy语句中使用的Pandas.read_sql查询?在WHERE子句中使用%s不起作用,cx_Oracle的文档声明: SELECT * FROM DUAL WHERE GROUP_NAME = %s (cx_Oracle.DatabaseError) ORA-0091 浏览1提问于2018-08-10得票数 2 回答已...
df = pd.read_sql_query(sql_query, engine) 这样就可以将查询结果以DataFrame的形式存储在变量df中。 使用动态表和pandas解析SQL参数标记的优势包括: 灵活性:动态表可以根据实际需求动态生成表结构,使数据存储更加灵活。 查询效率:pandas提供了高效的数据处理和查询功能,可以方便地对动态表进行查询和分析。 数据分析...
Python中Pandas通过read_sql方法从Mysql或Oracle数据库中读取数据帧(DataFrame),本文主要介绍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
INSERT Output: InsERt Tested against:Microsoft SQL Server 2005MySQL 4, 5.0 and 5.5Oracle 10g...
importpandasaspdimportsqlalchemyassql db_engine=sql.create_engine('oracle://test01:test01@test001db') conn=ora_engine.raw_connection() cursor=conn.cursor() queryset=cursor.execute('select * from my_table1') columns=[fori[0]inqueryset.description] ...
|| `DataFrame.to_sql`(name, con, *[, schema, ...]) | 将存储在数据框中的记录写入 SQL 数据库。 |注意函数`read_sql()`是对`read_sql_table()`和`read_sql_query()`(以及向后兼容性)的便捷包装,并根据提供的输入(数据库表名或 SQL 查询)委托给特定函数。如果表名包含特殊字符,则不需要对表...
本文主要介绍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。 原文地址:Python中Pandas通过read_sql方法从Mysql或Oracle数据库中读取数据帧(DataFra