这样,我们就可以使用pandas.read_sql来执行SQLite查询,并确保浮点值以浮点格式显示。 关于SQLite查询和pandas.read_sql的更多详细信息,你可以参考腾讯云的相关文档和产品: SQLite查询:SQLite是一种轻量级的嵌入式关系型数据库,适用于移动应用和小型项目。你可以了解SQLite的概念、分类、优势、应用场景以及在腾讯云上...
frame = pd.read_sql('colors', engine)print(frame) 输出结果如下: AttributeError:'OptionEngine'objecthas no attribute'execute' 二、用python自带的sqllite接口 1. 读数据 importpandasaspdimportsqlite3# 连接Sqlite数据库con = sqlite3.connect('example.db')# 执行SQL查询,并返回结果作为DataFrame对象df =...
Pandas read_sql_query函数的使用方法如下: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd import sqlite3 # 连接到SQLite数据库 conn = sqlite3.connect('database.db') # 使用read_sql_query函数读取数据 query = "SELECT * FROM table_name" df = pd.read_sql_query(query, conn) # 关闭数据库连接 conn....
将数据从SQL加载到DataFrame非常简单,此外pandas还有一些能简化该过程的函数,例如,我将使用一款嵌入式SQLite数据库(通过python内置的sqlite3驱动器) import sqlite3 from pandas import Series,DataFrame import pandas.io.sql as sql query = """ CREATE TABLE test (a VARCHAR(20),b VARCHAR(20), c REAL,d IN...
当我们使用pandas将SQL查询的结果转换为DataFrame而不是处理来自的原始结果时,上述方法效率更高sqlite3。 现在我们知道了如何查询数据库行,让我们继续进行修改。 修改数据库行 我们可以使用该sqlite3包通过插入,更新或删除行来修改SQLite数据库。创建连接的过程与查询表时的创建过程相同,因此我们将跳过该部分。
pandas 读取sqlite 读取world.db里的city表。这当然是在你已经知道,这个数据库文件里有个city表的前提下。 importsqlite3importpandasaspdconn=slqite3.connect('world.db')df=pd.read_sql("select * from city",con=conn) 就是这么简单,两行代码就取到了数据。
self.connect(name) sql.to_sql(self.test_frame3, "test_frame3_legacy", conn, flavor="sqlite", index=False) conn.close() conn = self.connect(name) result = sql.read_sql_query("SELECT * FROM test_frame3_legacy;", conn) conn.close() tm.assert_frame_equal(self.test_frame3, result)...
importpandasaspdimportsqlite3# 创建与数据库的连接conn = sqlite3.connect('example.db')# 定义 SQL 查询query =""" SELECT * FROM employees WHERE department = 'Sales'; """# 使用 read_sql_query 执行查询并加载到 DataFramedf = pd.read_sql_query(query, conn)# 查看 DataFrameprint(df)# 关闭连接...
Python机器学习(八十三)Pandas 读取 SQL 数据库 要从SQL数据库中加载数据,可以使用Pandas的read_sql_query方法。 我们将使用sqlite来测演示。 首先安装python的sqlite驱动pysqlite3: pip install pysqlite3 1. pysqlite3用于创建数据库连接,然后使用SELECT查询数据,加载DataFrame。