这个SQLAlchemy Selectable就是SQL查询语法,该参数可以为执行的SQL查询或获取指定表名的数据。 展示:需求要读取metric_value这张sql数据表: 将一段sql查询语句作为参数传入,可获得sql查询的表转化的dataframe: sql_cmd ='SELECT * FROM metric_value'df_sql=pd.read_sql(sql_cmd,engine)df_sql 可以见到是和原sql...
Pandas读取数据库（read_sql）read_sql方法简介 read_sql 是Pandas提供的用于从数据库读取数据的方法。它允许我们执行SQL查询并将结果直接转换为DataFrame。下面我们将深入探讨 read_sql 的关键参数：● sql ：SQL查询语句，必须提供。● con ：数据库连接对象，可以是字符串（表示连接字符串）或SQLAlchemy引擎。● in...
,这是因为read_sql函数用于从数据库中读取数据,并将其转换为pandas DataFrame对象。在使用read_sql函数时,可以通过传递参数来指定SQL查询语句以及连接数据库所需的参数。 read_sql函数的参数包括: sql:要执行的SQL查询语句,可以是字符串或SQLAlchemy的Select语句对象。
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。 params...
pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None) 二、常用参数说明 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1列或几列作为index(或MultiIndex),字符串或字符...
总之,pandas.read_sql是一个非常实用的函数,可以帮助你轻松地从SQL数据库中读取数据并进行进一步的分析和处理。 相关搜索: 在Pandas read_sql参数中使用模式和表参数 带有参数和通配符运算符的pandas read_sql Pandas agg应用具有多个参数的函数 Pandas:通过read_sql - `con`参数和表名将表加载到dataframe中 具有多个...
一些read_csv()里的函数参数: path # 表明文件系统位置的字符串、URL或文件型对象 sep/delimiter # 用于分割每行字段的字符序列或正则表达式header # 用作列名的行号,默认是0(第一行),如果没有列名的话,应该为None index_col # 用作结果中行索引的列号或列名,可以是一个单一的名称/数字,也可以是一个分层索...
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...
>>> print(pandas.io.sql.read_sql)<functionread_sql at 0x7ff347067bf8> 常用参数说明: sql:字符串类型的sql语句 con:数据库连接,这里推荐用 sqlalchemy + pymysql 实现 coerce_float:boolean,默认为True,尝试将非字符串,非数字对象(如decimal.Decimal)的值转换为浮点 ...