共有8个可选参数:sql,con,index_col,coerce_float,params,parse_date,columns,chunksize。 该函数基础功能为将SQL查询或数据库表读入DataFrame。此函数是read_sql_table和read_sql_query(向后兼容性)两个函数功能结合。它将根据提供的输入参数传入给特定功能。一个SQL查询将传入到read_sql_query查询,而数据库表名称...
stock_sse_summary_read = pd.read_sql(sql = sql_test,con = engine,params = [('上市公司','20250208')],index_col='itemtype') print(stock_sse_summary_read) 在结果中索引列会在最左侧
# 使用to_sql方法将数据插入到数据库表中 df.to_sql('test_table', engine, if_exists='replace', index=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 上述代码首先创建了一个简单的DataFrame,然后使用SQLAlchemy的create_engine创建了一个SQLite数据库引擎,最后使用to_sql方法将DataFrame中的...
Python的Pandas库中,pandas.read_sql函数是一个非常有用的工具,可以从SQL数据库直接读取数据并将其转换为DataFrame对象。这个函数非常灵活,可以处理来自不同数据库系统的查询结果,如MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle等。本文主要介绍一下Pandas中read_sql方法的使用。
pandas 将通配符LIKE参数传递给read_sql_query()您需要将参数作为关键字参数传递，因为它是函数的第5个...
Pandas数据库大揭秘：read_sql、to_sql 参数详解与实战篇 Pandas是Python中一流的数据处理库，而数据库则是数据存储和管理的核心。将两者结合使用，可以方便地实现数据的导入、导出和分析。本文将深入探讨Pandas中用于与数据库交互的两个关键方法：read_sql和to_sql。通过详细解析这两个方法的参数，我们将为读写数据...
Python中,使用Pandas库的read_sql方法从MySQL或Oracle数据库读取数据为DataFrame对象是一种常见的操作。Python中Pandas通过read_sql方法,传入sql语句和对应数据库连接,从Mysql数据库或Oracle数据库直接读取数据帧(DataFrame)的代码。 1、pandas.read_sql(sql,con,index_col = None,coerce_float = True,params = None,...
import pandas as pd import sqlite3 # 也可以使用 pymysql、sqlalchemy 等数据库连接库 # 创建数据库连接 conn = sqlite3.connect("example.db") # 执行 SQL 语句,读取数据 df = pd.read_sql("SELECT * FROM table_name", conn) # 关闭连接 conn.close() 2. read_sql() 的两种调用方式 pd.read_...
read_sqlread_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...
来看一下read_sql()的参数: pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None) 解析几个常用的参数: sql:sql语句; con:通过sqlalchemy创建引擎连接,实现从数据库的数据获取。 parse_dates:字段名列表或True,default None,尝试...