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 =...
print(DataFrame(rows)) 这种数据规整操作非常多,你肯定不想每查一次数据库就重写一次,pandas有一个可以简化该过程的read_sql函数,只需要传入select语句和连接对象即可。 print(sql.read_sql('select * from test',con))
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...
Pandas read_sql_query函数的使用方法如下: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd import sqlite3 # 连接到SQLite数据库 conn = sqlite3.connect('database.db') # 使用read_sql_query函数读取数据 query = "SELECT * FROM table_name" df = pd.read_sql_query(query, conn) # 关闭数据库连接 c...
四 下面是pandas操作sqlite.然后再从sqlite写入EXCEL的例子。 import pymysql import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 初始化数据库连接,使用pymysql模块 # MySQL的用户:root, 密码:你的密码, 端口:3306,数据库:trust engine = create_engine("mysql+pymysql://root:password@localhost:3306...
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。
importpandasaspdimportsqlite3# 创建与数据库的连接conn = sqlite3.connect('example.db')# 定义 SQL 查询query =""" SELECT * FROM employees WHERE department = 'Sales'; """# 使用 read_sql_query 执行查询并加载到 DataFramedf = pd.read_sql_query(query, conn)# 查看 DataFrameprint(df)# 关闭连接...
Python机器学习(八十三)Pandas 读取 SQL 数据库 要从SQL数据库中加载数据,可以使用Pandas的read_sql_query方法。 我们将使用sqlite来测演示。 首先安装python的sqlite驱动pysqlite3: pip install pysqlite3 1. pysqlite3用于创建数据库连接,然后使用SELECT查询数据,加载DataFrame。
withclosing(sqlite3.connect(DB_FILE_NAME))asconn: articles = pd.read_sql_query(f'select * from{table}', conn) articles['date'] = pd.to_datetime(articles['publish_date']) ifstart_date: articles = articles.loc[articles['date'] >= start_date] ...