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_...
pandas.read_sql 可以在数据库中执行指定的SQL语句查询或对指定的整张表进行查询,以DataFrame 的类型返回查询结果,这是在跟数据库进行交互操作时很重要的一步——既读取数据,还返回DataFrame方便处理。 要解决的问题: 编写过的SQL语句需要重复使用,这就涉及到参数,使用参数来替换条件,然后根据需要替换参数。 一、...
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或者字典中,否组报错如下 sqlalchemy.exc...
其中的read_sql函数是Pandas库中的一个方法,用于从SQL数据库中读取数据。 当使用read_sql函数时,如果指定的表在数据库中不存在,可以通过设置参数if_exists为'ignore'来忽略错误。这样,如果表不存在,函数将不会抛出异常,而是返回一个空的DataFrame对象。 read_sql函数的语法如下: 代码语言:txt 复制 pandas.re...
read_sql()与to_sql() 我们一般读取数据都是从数据库中来读取的,因此可以在read_sql()方法中填入对应的sql语句然后来读取我们想要的数据, 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pd.read_sql(sql,con,index_col=None,coerce_float=True,params=None,parse_dates=None,columns=None,chunksize=None...
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...
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。
pandas的read_sql方法,pandas的to_sql方法用于将DataFrame中的数据插入到SQL数据库表中。以下是to_sql方法各个主要参数的含义:name含义:要将数据插入到的数据库表名。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
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...
Pandas 读写SQL型数据库主要用到pandas.read_sql() 和 DataFrame.to_sql() 两个函数。 read_sql() read_sql主要有如下几个参数: sql:SQL命令字符串 con:连接sql数据库的engine,一般可以用SQLalchemy或者pymysql之类的包建立 index_col: 选择某一列作为index ...