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...
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...
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’。默认为’fail’。to_sqlto_sql函数用于将pandas DataFrame写入数据库表。以下是to_sql函数的参数: name:要写入的表名。 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。
如果数据量很大,可以使用chunksize参数来分块读取数据,以减少内存的使用。 dtype:一个字典,用于指定每列的数据类型。字典的键是列名,值是对应的数据类型。 coerce_float:一个布尔值,用于指定是否将浮点数强制转换为浮点数类型。默认情况下,Pandas会尝试将所有数值列解析为浮点数类型。 使用Pandas的read_sql函数可以方便...
chunksize: 同read_sql dtype: 指定列的输出到数据库中的数据类型。字典形式储存:{column_name: sql_dtype}。常见的数据类型有sqlalchemy.types.INTEGER(), sqlalchemy.types.NVARCHAR(),sqlalchemy.Datetime()等, df.to_sql(name='table', con=con, if_exists='append', index=False)...
pandas.read_csv():用于读取csv文件; pandas.read_excel():用于读取Excel文件; pandas.read_json():用于读取json文件; pandas.read_sql():用于读取数据库,传入sql语句,需要配合其他库连接数据库。 由于我本地没有数据库资源,我这边就已csv文件为例:
df_2 = pd.read_sql(sql_cmd_2, conn, parse_dates="date_columns") df_2.info output <class'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 3 entries, 0 to 2 Data columns (total 2 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 number 3 non-null int64...
使用pandas.io.sql模块中的sql.read_sql_query(sql_str,conn)和sql.read_sql_table(table_name,conn)就好了。 第一个是使用sql语句,第二个是直接将一个table转到dataframe中。 pandas提供这这样的接口完成此工作——read_sql()。下面我们用离子来说明这个方法。
to_sql(frame, name, con, schema=None, if_exists='fail', index=True, index_label=None, chunksize=None, dtype=None, method=None) 常用参数说明 frame : DataFrame, Series格式数据 name:数据库表名 con:数据库连接,同上面read_sql一样 if_exists:该参数很有用 - fail: 如果表存在,do nothing。 -...
read_sas() # 读取存储在sas系统中定制存储格式的sas数据集 read_sql() # 将sql查询的结果(使用SQLAlchemy)读取为pandas的DataFrame read_stata() # 读取stata格式的数据集 一、read_csv() # 从文件、url或文件型对象读取分割好的数据,英文逗号是默认分隔符 ...