你可以使用pandasread_sql_query来指定返回的数据类型（仅在pandas 1.3之后支持）。
你可以使用pandasread_sql_query来指定返回的数据类型（仅在pandas 1.3之后支持）。
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。● index_col ：指定作为DataFrame索引的列。● parse...
Pandas在使用read_sql时可以选择是否使用dtype参数。dtype参数用于指定读取数据库中的数据时的数据类型,可以根据需要进行设置。如果不使用dtype参数,则Pandas会根据数据库中的数据类型自动推断数据类型。 使用dtype参数可以提供更精确的数据类型,有助于提高数据读取的效率和准确性。通过指定dtype参数,可以确保读取的数据类型与...
chunksize:可选参数,用于指定每次读取的数据块大小。 read_sql函数的优势是可以方便地从数据库中读取数据,并将其转换为pandas DataFrame对象,便于进行数据分析和处理。它可以灵活地处理各种类型的SQL查询,并支持参数化查询,提高了查询的安全性和性能。 read_sql函数的应用场景包括: ...
这个时候不指定类型时,不会影响输出 确保输入的数据没有科学计数法,然后强制转成int64数据精度不会丢失, 总结: 当输入的数据有 有数字和None 时,使用read_sql_query 中的coerce_float (False) 控制,此时读取 数据是字符型 单输入数据有None 数字 字符,这个时候系统应该会强制转换成字符型的,也不会影响输出 ...
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...
如果我使用 pandas.read_csv()我可以指定数据类型并使用转换器将它们转换为我想要的类型,但是当使用 read_sql()从SQL读取数据时,我无法做到这一点。我可以在 Github 中看到它仍然是来自用户的开放请求。 使用 read_sql时,有一列是 float64类型,如何将其转换为 decimal类型?
pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None) 1. 2. 3. 4. 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 ...
pd.read_sql_query(sql,con,index_col='None'params='None‘) → DataFrame sql:要执行的sql脚本,文本类型。 sql= '''select id,name from table limit1''' con:数据库链接方式,eg:con = db.connect(server, port, user, password) index_col:想作为返回结果集索引的列,文本/文本列表,eg:index_col=...