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_...
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 =...
Pandas是一个基于Python的数据分析和数据处理库,它提供了丰富的数据结构和数据操作功能,可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。 在合并SQLite数据库中的新数据方面,可以通过Pandas提供的方法来实现。首先,需要使用Pandas的read_sql_query函数从SQLite数据库中读取已有的数据,并将其转换为Pandas的DataFrame对象。
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的...
.read_csv('./sale.csv',encoding='gbk') sale.head() #将表格数据存入数据库 sale.to_sql('sale',engine) #(‘表名’,引擎) data=pd.read_sql_query('select * from sale',engine) #传递数据库命令语句 #数据类型 type(data) pd.read_sql('select * from sale',engine) #pd.read_sql('sql...
# 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...
3)如果路线不太长: a)在起点和终点之间画一个圆。 我们最终得到以下地图: 当我们使用pandas将SQL查询的结果转换为DataFrame而不是处理来自的原始结果时,上述方法效率更高sqlite3。 现在我们知道了如何查询数据库行,让我们继续进行修改。 修改数据库行 我们可以使用该sqlite3包通过插入,更新或删除行来修改SQLite数据库...
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,则仅支持sqlite3。用户负责SQLAlchemy connectable的引擎处理和连接关闭;str连接将自动关闭。 con为pyt...