read_sql() 是read_sql_table() 和read_sql_query() 的通用函数。 pd.read_sql_query() 仅支持 SELECT 查询。 pd.read_sql_table() 用于直接读取整个 SQL 表(仅支持 SQLAlchemy)。 df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM employees", conn) df = pd.read_sql_table("employees", con=engine) ...
# 使用to_sql方法将数据插入到数据库表中 df.to_sql('test_table', engine, if_exists='replace', index=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 上述代码首先创建了一个简单的DataFrame,然后使用SQLAlchemy的create_engine创建了一个SQLite数据库引擎,最后使用to_sql方法将DataFrame中的...
read_sql函数用于从数据库中读取数据并将其转换为pandas DataFrame。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...
sql_test = 'select * from stock_sse_summary where itemtype = %s and data_date = %s' stock_sse_summary_read = pd.read_sql(sql = sql_test,con = engine,params = [('上市公司','20250208')]) print(stock_sse_summary_read) 注意上面的参数必须在元组或者字典中,否组报错如下 sqlalchemy.exc...
df_mysql = pd.read_sql('select * from VIEWS;', con=mysql_cn)print'loaded dataframe from MySQL. records:', len(df_mysql) mysql_cn.close() 2)使用sqlalchemy import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine# 创建SQLite数据库连接sqlite_engine = create_engine('sqlite:///your_databa...
python的pandas库读取SQL sever 有两种方法。一种使用pymssql,另一种使用sqlalchemy。只是将数据库中的表读为DataFrame,不进行修改等表操作。 目录 • python的pandas库读取SQL sever有两种方法。一种使用pymssql,另一种使用sqlalchemy。这里只是将数据库中的表读取为DataFrame,不进行修改等表操作。
错误原因:导入sql的方式更新了 解决方法: import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine MYSQL_HOST = 'localhost' MYSQL_PORT = '3306' MYSQL_USER = 'root' MYSQL_PASSWORD = '123456' MYSQL_DB = 'cldk_data' engine = create_engine('mysql+pymysql://%s:%s@%s:%s/%s?charset=...
格式读取异质型表格数据 pd.read_hdf() # 读取用pandas存储的hdf5文件 pd.read_json() # 从json(JavaScipt Object Notation)字符串中读取数据 pd.read_sas() # 读取存储在sas系统中定制存储格式的sas数据集 pd.read_sql() # 将sql查询的结果(使用SQLAlchemy)读取为pandas的DataFrame pd.read_stata() # ...
这里是对应的告警:pandas only supports SQLAlchemy connectable (engine/connection) or database string URI or sqlite3 DBAPI2 connection. Other DBAPI2 objects are not tested. Please consider using SQLAlchemy. read_file = pd.read_sql("select * from students", con=connet_1) ...