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 = pd.read_sql_query("SELECT * from students", con)# 关闭数据库连接con.close()# 打印结果print(df) 2. 写数据 import sqlite3# 创建DataFrame对象df= pd.DataFrame({'id...
方便后续df操作 import sqlite3 import os import pandas as pd current_address = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) db_address = os.path.join(current_address, "数据库.db") excel_address = os.path.join(current_address, "基础数据.xlsx") # 读取Excel数据 df = pd.read_excel(excel...
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...
conn = sqlite3.connect('your_database.db')执行查询:使用pd.read_sql_query()函数执行SQL查询并将...
可以使用sqlite3.connect来创建连接对象,或者将连接字符串直接传递给read_sql。 将读取到的数据赋值给DataFrame对象: 使用上述函数读取数据后,你可以将结果赋值给一个DataFrame对象。 以下是一个完整的示例代码,展示了如何使用read_sql_query从SQLite数据库中读取数据: python import pandas as pd import sqlite3 # ...
在上述代码中,我们使用pandas的read_sql_query()函数执行查询操作,并将结果转换为DataFrame对象。然后可以直接打印DataFrame对象,或者利用pandas提供的各种函数进行数据处理和分析。 总结起来,当查询结果只包含少量列时,可以直接使用sqlite3模块来获取和打印查询结果;当查询结果包含大量数据时,可以使用pandas库来进行数据...
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 pysqlite3用于创建数据库连接,然后使用SELECT查询数据,加载DataFrame。 这里使用了database.db文件,要生成此文件,可以参考Pandas DataFrame存储到CSV, JSON,SQL。
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。 这里使用了database.db文件,要生成此文件,可以参考Pandas DataFrame存储到CSV, JSON,SQ...
data = pd.read_excel('文件路径') # 读取JSON文件 data = pd.read_json('文件路径') # 读取SQL文件 import sqlite3 cnx = sqlite3.connect('数据库路径') data = pd.read_sql_query('SELECT * FROM 表名', cnx) ``` 其中,`文件路径`是要读取的文件的路径,可以是本地文件系统上的路径,也可以是...
Python的Pandas库中,pandas.read_sql函数是一个非常有用的工具,可以从SQL数据库直接读取数据并将其转换为DataFrame对象。这个函数非常灵活,可以处理来自不同数据库系统的查询结果,如MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle等。本文主要介绍一下Pandas中read_sql方法的使用。