read_sql() 是read_sql_table() 和read_sql_query() 的通用函数。 pd.read_sql_query() 仅支持 SELECT 查询。 pd.read_sql_table() 用于直接读取整个 SQL 表(仅支持 SQLAlchemy)。 df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM employees", conn) df = pd.read_sql_table("employees", con=engine) ...
pandas read_sql_table使用 read_sql_table 从mysql数据库读出数据 并转json 案例 def pd_readsqltable(): import pandas as pd import json a = pd.read_sql_table('mt', 'mysql://root:123456@172.17.0.2:3306/zy) # mt 为所查表的表名,zy为所要查询的表所在的数据库名。 print(a, 'a---')...
pandas.read_sql_table(table_name,con,schema = None,index_col = None,coerce_float = True,parse_dates = None,columns = None,chunksize = None )源代码 通过数据库表名读入DataFrame。 给定一个表名和一个可连接SQLAlchemy,返回一个DataFrame。此功能不支持DBAPI连接。 参数: table_name:string 数据库中...
pd.read_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None, coerce_float=True, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None) 例如:data = pd.read_sql_table(table_name = 't_line',con = engine,parse_dates = 'time',index_col = 'time',columns = ['a','b','c']) 3:读数据...
read_sql_query()中可以接受SQL语句,包括增删改查。但是DELETE语句不会返回值(但是会在数据库中执行),UPDATE,SELECT,等会返回结果. 例如:data = pd.read_sql_query('delete from test_cjk where f_intime = 1309',con = engine),这条语句会执行,删除 test_cjk表中f_intime=1309的值,但不会返回data。
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...
百度试题 结果1 题目pandas实现数据库数据读取有3个函数, ___, read_sql_table和read_sql_query。相关知识点: 试题来源: 解析 read_sql 反馈 收藏
pandas.read_sql_table(table_name,con,schema=None,index_col=None,corece_float=True,column=None) pandas.read_sql_query(sql,con,index_col=None,coerce_float=True) pandas.read_sql(sql,con,index_col=None,coece_fkiat=True,columns=None)
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,而数据库表名称将路由到read_sql_table表。特定功能为SQL引擎驱动进行查询获取数据库内的数据。 二、参数说明和代码演示 sql : string or SQLAlchemy ...
In this tutorial, you'll learn how to load SQL database/table into DataFrame. using Python Pandas read_sql function much and more.