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...
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...
pandas.read_sql是一个用于从SQL数据库读取数据并将其转换为Pandas DataFrame的函数。当你使用这个函数时,它会尝试将数据库中的每一列数据转换为相应的Pandas数据类型。如果数据库中的某一列是数组类型(例如,PostgreSQL中的数组类型),pandas.read_sql会尝试将这个数组列转换为一个Python列表或者NumPy数组,这取决...
Pandas read_sql如何传递多个参数以优化查询? pandas.read_sql 是一个用于从SQL数据库读取数据并将其转换为Pandas DataFrame的函数。这个函数非常强大,因为它允许你直接将查询结果加载到DataFrame中,从而方便进行进一步的数据分析和处理。 基础概念 pandas.read_sql 的基本用法如下: 代码语言:txt 复制 import pandas ...
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数据库大揭秘：read_sql、to_sql 参数详解与实战篇 Pandas是Python中一流的数据处理库，而数据库则是数据存储和管理的核心。将两者结合使用，可以方便地实现数据的导入、导出和分析。本文将深入探讨Pandas中用于与数据库交互的两个关键方法：read_sql和to_sql。通过详细解析这两个方法的参数，我们将为读写数据...
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...
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_...
read_sqlread_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...