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_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。 params...
3、从Mysql中读取数据帧(DataFrame) importMySQLdb mysql_cn= MySQLdb.connect(host='myhost', port=3306,user='myusername', passwd='mypassword', db='information_schema') df_mysql = pd.read_sql('select * from VIEWS;', con=mysql_cn)print'loaded dataframe from MySQL. records:', len(df_mysql)...
这样可以确保所有空值都被正确地转换为浮点数。总结起来,当使用Pandas的pd.read_sql()函数从MySQL数据库读取包含BIGINT类型列的数据时,为了避免数据不一致问题,你应该根据具体情况选择是否使用参数coerce_float=False来保留原始数据类型。根据你的具体需求和数据特点,你可能还需要进行进一步的数据处理和转换操作。相关文章...
stock_sse_summary_read = pd.read_sql(sql = sql_test,con = engine) print(stock_sse_summary_read) 例子2: engine = create_engine('mysql+pymysql://xxxx:xxxx@localhost:3306/xxxxx') # 返回一个 Connection 对象 db_conn = pymysql.connect( ...
首先,我们需要使用以下命令来安装pymysql库: pip install pymysql 安装完成后,我们就可以使用Pandas来读取MySQL数据库中的数据了。 读取整个表的数据 使用Pandas读取SQL数据的最简单方法就是使用pd.read_sql()函数。该函数可以接受一个SQL查询语句并返回一个DataFrame对象,其中包含了查询结果。 下面是一个示例,演示了...
输出解析:我们 sql 查询语句中设置了 id 的参数条件,在 read_sql() 函数中我们通过 params 参数设置了 id 的条件为 2,因此看到我们的数据结果,正是我们数据库中 id=2 的数据行。参数index_col 通过该参数的设置,某一列指定为行索引。# 导入pandas 和 pymysql 包 import pandas as pd import pymysql #...
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中的数据插入到名为test_table的表中,如果表存在则替换。 mysql的示例: AI检测代码解析 engine = create_engine('mysql+pymysql://用户名称:密码@localhost:3306/数据库服务名称') ...
pymysql pandas read_sql 文心快码 针对你的问题“pymysql pandas read_sql”,以下是详细的回答,包括必要的代码片段: 1. 导入pymysql和pandas库 首先,我们需要导入pymysql和pandas库。pymysql用于与MySQL数据库进行连接,而pandas则用于数据处理。 python import pymysql import pandas as pd 2. 创建pymysql数据库...