import pandas as pd import sqlite3 # 也可以使用 pymysql、sqlalchemy 等数据库连接库 # 创建数据库连接 conn = sqlite3.connect("example.db") # 执行 SQL 语句,读取数据 df = pd.read_sql("SELECT * FROM table_name", conn) # 关闭连接 conn.close() 2. read_sql() 的两种调用方式 pd.read_...
使用pandas的read_sql_query或read_sql函数读取SQLite数据库: pandas提供了两个函数来读取SQL数据库:read_sql_query和read_sql。read_sql_query需要你提供一个SQL查询字符串,而read_sql可以直接接受一个SQL语句(通常是字符串形式)或一个SQLAlchemy的可执行对象。 使用read_sql_query时,你需要指定SQL查询语句和数据库...
frame = pd.read_sql('colors', engine)print(frame) 输出结果如下: AttributeError:'OptionEngine'objecthas no attribute'execute' 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 =...
这样,我们就可以使用pandas.read_sql来执行SQLite查询,并确保浮点值以浮点格式显示。 关于SQLite查询和pandas.read_sql的更多详细信息,你可以参考腾讯云的相关文档和产品: SQLite查询:SQLite是一种轻量级的嵌入式关系型数据库,适用于移动应用和小型项目。你可以了解SQLite的概念、分类、优势、应用场景以及在腾讯云上的...
pandas.read_sql在sqlite上慢有没有优化策略? 问题:使用sqlite的pandas.read_sql速度非常慢。 回答: Pandas是一个强大的数据处理和分析工具,而SQLite是一种轻量级的嵌入式数据库引擎。在使用Pandas的read_sql函数读取SQLite数据库时,可能会遇到速度较慢的问题。这可能是由于以下几个原因导致的: ...
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中的数据插入到名为test_table的表中,如果表存在则替换。 mysql的示例: AI检测代码解析 engine = create_engine('mysql+pymysql://用户名称:密码@localhost:3306/数据库服务名称') ...
#读取sqlite3到df1 df1= pd.read_sql_query("SELECT * from table_name", conn) print(df1) #如果数据量太大,应该直接用sql语句来读取若干行 query='SELECT * FROM table_name order by C limit 1000 offset 1'get=cursor.execute(query).fetchall() ...
可以见到是和原sql表一样的内容: 也可以将sql内的表名作为参数传入,可以获得该表的全部内容: sql_table ='metric_value' df_sql=pd.read_sql(sql_table,engine) df_sql 2.con 接受类型:{SQLAlchemy connectable, str, or sqlite3 connection} 使用SQLAlchemy可以使用该库支持的任何DB。如果是DBAPI2对象,则...
pandas 读取sqlite 读取world.db里的city表。这当然是在你已经知道,这个数据库文件里有个city表的前提下。 importsqlite3importpandasaspdconn=slqite3.connect('world.db')df=pd.read_sql("select * from city",con=conn) 就是这么简单,两行代码就取到了数据。