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 = ...
sql_cmd ='SELECT * FROM metric_value' df_sql=pd.read_sql(sql_cmd,engine) df_sql 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, ...
read_sql() 是read_sql_table() 和read_sql_query() 的通用函数。 pd.read_sql_query() 仅支持 SELECT 查询。 pd.read_sql_table() 用于直接读取整个 SQL 表(仅支持 SQLAlchemy)。 df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM employees", conn) df = pd.read_sql_table("employees", con=engine) ...
我们简单地写一条SQL命令来读取数据库当中的数据,并且用read_sql()方法来读取数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sql_cmd="SELECT * FROM table_name"df=pd.read_sql(sql_cmd,conn)df.head() 上面提到read_sql()方法当中parse_dates参数可以对日期格式的数据进行处理,那我们来试一下其...
importpandasaspdimportpymysqlimportsqlalchemyfromsqlalchemyimportcreate_engine,text# 1. 用sqlalchemy构建数据库链接engineengine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@localhost:port/database')# sql 语句sql ="SELECT * FROM table"df = pd.read_sql(sql=sql,con=engine)# 报错的时候可写成...
示例:df.to_sql('my_table', engine),这里的'my_table'就是目标表名。 con 含义:数据库连接对象,用于建立与数据库的连接。通常是使用SQLAlchemy的create_engine创建的引擎对象,或者是sqlite3等库建立的连接对象。 示例: from sqlalchemy import create_engine ...
1:读取自定义数据(通过SQL语句) pandas.read_sql_query(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None,chunksize=None) 例如:data = pd.read_sql_query('select * from t_line ',con = engine),会返回一个数据库t_line表的DataFrame格式。如有有时间列可以parse_dates ...
import pandas as pd import pymysql # 建立数据库连接 conn = pymysql.connect(host='localhost', user='username', password='password', database='database_name') # 使用pandas的read_sql函数读取数据 query = "SELECT * FROM table_name" df = pd.read_sql(query, conn) # 关闭连接 conn.close()...
df = pd.read_csv('data.csv') #从 Excel 文件中读取数据 df = pd.read_excel('data.xlsx') #从 SQL 数据库中读取数据 import sqlite3 conn = sqlite3.connect('database.db') df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', conn) #从 JSON 字符串中读取数据 json_string = '{"name": "...
Reading Table Data Theread_sqlfunction in Pandas allows us to fetch data from a SQL database into a DataFrame object, using a SQL query string as we saw above or a table name. When we provide a table name to theread_sqlfunction, it will read the entire table and convert it into a ...