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...
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。
from sqlalchemy.types import Integer, String dtype = {'col1': Integer, 'col2': String(50)} df.to_sql('my_table', engine, dtype=dtype) 1. 2. 3. 4. 以下是一个完整的示例: AI检测代码解析 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 创建一个DataFrame data = {'col1'...
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...
query = pd.read_sql_query("SELECT * FROM Database1", conn) 我已经试过了: query = pd.read_sql_query("SELECT Voucher, Payed FROM Database1", conn, dtype={'Voucher': np.float64, 'Payed': np.float64})) and query = pd.read_sql_query("SELECT CAST(Voucher AS FLOAT) CAST(Payed AS...
既然是数据结构,就必然有数据类型dtype属性,例如数值型、字符串型或时间类型等,其类型绝大多数场合并不是我们关注的主体,但有些时候值得注意,如后文中提到的通过[ ]执行标签切片访问行的过程。此外,index数据结构还有名字属性name(默认为None)、形状属性shape等。
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...
而read_sql_query 也没有 dtype 强制设置类型的参数, 后来查源代码;查到转换类型的方法: 文件路径; Python35\Lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py 位置大概在 587行左右 def convert(arr):ifdtype != object and dtype != np.object: ...
pd.read_excel(open('tmp.xlsx', 'rb'), sheet_name='Sheet3') pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=None, header=None) pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=0, dtype={'Name': str, 'Value': float}) 写 将对象写入Excel表格。 DataFrame.to_excel(excel_writer, sheet_name='Sheet1')...