6.2 TypeError: read_sql() got an unexpected keyword argument 'schema' 使用SQLite 时,不支持 schema,建议换用 SQLAlchemy。 6.3 ValueError: database is locked 可能是数据库在其他进程中被占用,确保连接正确关闭,或使用 PRAGMA busy_timeout=5000; 设定超时。
database='xxx', charset='utf8' ) sql_test = 'select * from stock_sse_summary where itemtype = %s and data_date = %s' stock_sse_summary_read = pd.read_sql(sql = sql_test,con = engine,params = [('上市公司','20250208')]) print(stock_sse_summary_read) 注意上面的参数必须在元组...
共有8个可选参数:sql,con,index_col,coerce_float,params,parse_date,columns,chunksize。 该函数基础功能为将SQL查询或数据库表读入DataFrame。此函数是read_sql_table和read_sql_query(向后兼容性)两个函数功能结合。它将根据提供的输入参数传入给特定功能。一个SQL查询将传入到read_sql_query查询,而数据库表名称...
这个函数是pandas.read_sql_table()、pandas.read_sql_query()更方便的封装,这两个函数可以在本文开头所写的文档中查询到,这里不再多说。 至于这个函数的作用具体跟哪个函数相同,取决于输入参数——如果传入一个SQL语句,则相当于执行read_sql_query,如果传入一个datebase table,则相当于执行read_sql_table。不过,...
('sqlite:///your_database.db')# 创建MySQL数据库连接,替换username、password、host、databasemysql_engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host/database')# SQL 查询query ="SELECT * FROM your_table"# 使用 read_sql 读取SQLite数据库数据sqlite_df = pd.read_sql(query, sqlite_...
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 engine = create_engine('sqlite:///my_database.db') df.to_sql('my_table', engine) ...
Basic SQLDatabaseQueries First, you need to import the necessary libraries and establish a connection to the database: import pandas as pd import sqlite3 con = sqlite3.connect("school_database.db") Now, let’s assume there is a table called ‘users’ in the database. We can useread_s...
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 ...
("mysql+pymysql://root:@127.0.0.1:3306/test") #数据库的用户名:root,密码:空,host:127.0.0.1,端口:3306,数据库名:test #统一格式,可参考文末链接3 #engine = create_engine("dialect+driver://username:password@host:port/database") sql = "select * from t_user" df = pd.read_sql(sql, ...
read_sql函数用于从数据库中读取数据并将其转换为pandas DataFrame。以下是read_sql函数的参数: sql:要执行的SQL查询字符串。 con:数据库连接对象,可以是SQLite、MySQL、PostgreSQL等不同类型的数据库连接。 index_col:指定作为行索引的列。默认为None。 coerce_float:尝试将数据类型转换为浮点数。默认为True。