chunksize 分批读取数据,返回一个迭代器 3. 示例用法 3.1 读取表的所有数据 df = pd.read_sql("SELECT * FROM employees", conn) 3.2 读取部分列 df = pd.read_sql("SELECT name, salary FROM employees", conn) 3.3 使用 WHERE 过滤 df = pd.read_sql("SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000...
因为pandas.read_sql_query()加上chunksize后返回的是一个iterator。但运行程序时一直卡在那不动,看pandas.read_sql_query()源码才知道它不是真正的分批次读取,而是根据SQL语句全部读取出来后,再把它按chunksize个一批一批地转为iterator然后再返回。 defread_query(self, sql, index_col=None, coerce_float=True,...
因为pandas.read_sql_query()加上chunksize后返回的是一个iterator。但运行程序时一直卡在那不动,看pandas.read_sql_query()源码才知道它不是真正的分批次读取,而是根据SQL语句全部读取出来后,再把它按chunksize个一批一批地转为iterator然后再返回。 defread_query(self, sql, index_col=None, coerce_float=True,...
pandas.read_sql(sql,con,index_col = None,coerce_float = True,params = None,parse_dates = None,columns = None,chunksize = None)源代码 将SQL查询或数据库表读入DataFrame。 此功能是一个方便的包装read_sql_table和read_sql_query(为了向后兼容)。它将根据提供的输入委托给特定的功能。SQL查询将被路由...
params:传递给SQL查询的参数字典。 parse_dates:解析为日期的列。默认为False。 columns:要读取的列的名称列表。默认为None,表示读取所有列。 chunksize:每次读取的行数,用于分块读取大数据集。默认为None。 dtype:指定列的数据类型字典。 if_exists:处理已存在数据的策略,可选值为’fail’, ‘replace’, ‘append...
pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None) 将SQL 查询或数据库表读入 DataFrame。 此函数是read_sql_table和read_sql_query的便捷包装器(用于向后兼容)。它将根据提供的输入委托给特定的函数。 SQL 查询将被路由到read_sq...
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sql: 要执行的SQL查询。 con: 数据库连接,通常使用SQLAlchemy的create_engine创建。 index_col: 指定DataFrame的索引列。 parse_dates: 解析日期列。 coerce_float: 将无法解析为浮点数的值设置为NaN。 params: 查询参数,用于防止SQL注入。 chunksize: 分块读取数据,适用于大数据集。 类型与应用场景 类型: 简...
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...
pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None) Here’s what each parameter signifies: sql: This parameter can be a string SQL query or a SQLalchemy Selectable (which represents a compiled SQL statement) to be exec...