# 使用 pandas.read_sql_table 读取数据 df = pd.read_sql_table('users', engine) print(df) ``` 这段代码会创建一个SQLite数据库,并在其中创建一个名为“users”的表。然后,它会插入两条数据记录。最后,使用read_sql_table函数从“users”表中读取数据,并将其存储在一个DataFrame对象中。通过打印这个Dat...
使用pandas.io.sql模块中的sql.read_sql_query(sql_str,conn)和sql.read_sql_table(table_name,conn)就好了。 第一个是使用sql语句,第二个是直接将一个table转到dataframe中。 pandas提供这这样的接口完成此工作——read_sql()。下面我们用离子来说明这个方法。 我们要从sqlite数据库中读取数据,引入相关模块...
resp = pd.read_sql_table(table_name ='t_line',con = conn,parse_dates ='time',index_col ='time',columns = ['a','b','c']) conn.close() 2)SQLite fromsqlalchemyimportcreate_engineimportpandasaspd# 创建 SQLite 数据库和表engine = create_engine('sqlite:///example.db') connection = ...
read_sql_table只能读取数据库的某一个表格,不能实现查询的操作,而read_sql_query只能实现查询操作,不能直接读取数据库中的某个表,read_sql是两者的结合。语法: pandas.read_sql_table(table_name,con,schema=None,index_col=None,coerce_float=True,columns=None)pandas.read_sql_query(sql,con,index_col=None...
conn = sqlite3.connect('your_database.db') # 替换为你的SQLite数据库文件路径 构造SQL查询语句: 代码语言:txt 复制 query = "SELECT column1, column2, column3 FROM your_table" # 替换为你的表名和列名 使用pandas.read_sql执行查询并将结果存储在DataFrame中: ...
：SQL查询中的参数，可以使用字典形式提供。实例演示 假设我们有一个SQLite数据库，其中包含一张名为 employees 的表，结构如下： 9 1 2 3 4 5 6 CREATETABLEemployees(idINTEGERPRIMARY KEY,nameTEXT,salaryREAL,hire_dateDATE );我们可以使用以下代码查询并将结果存储到Pandas DataFrame中： 99 1 2 3 ...
数据库读取read_sql 常用read_sql 来代替read_sql_table,read_sql_query。read_sql使用较方便,一般传入sql语句和数据库连接即可。 官方的用法如下: read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, par…
第一个是使用sql语句,第二个是直接将一个table转到dataframe中。 pandas提供这这样的接口完成此工作——read_sql()。下面我们用离子来说明这个方法。 我们要从sqlite数据库中读取数据,引入相关模块 read_sql接受两个参数,一个是sql语句,这个你可能需要单独学习;一个是con(数据库连接)、read_sql直接返回一个DataFrame...
con = sqlite3.connect("school_database.db") Now, let’s assume there is a table called ‘users’ in the database. We can useread_sqlto load the entire ‘users’ table into a DataFrame: df = pd.read_sql("SELECT * FROM users", con) ...