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_...
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 =...
可以使用sqlite3.connect来创建连接对象,或者将连接字符串直接传递给read_sql。 将读取到的数据赋值给DataFrame对象: 使用上述函数读取数据后,你可以将结果赋值给一个DataFrame对象。 以下是一个完整的示例代码,展示了如何使用read_sql_query从SQLite数据库中读取数据: python import pandas as pd import sqlite3 # ...
# 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...
在上述代码中,我们使用pandas的read_sql_query()函数执行查询操作,并将结果转换为DataFrame对象。然后可以直接打印DataFrame对象,或者利用pandas提供的各种函数进行数据处理和分析。 总结起来,当查询结果只包含少量列时,可以直接使用sqlite3模块来获取和打印查询结果;当查询结果包含大量数据时,可以使用pandas库来进行数据...
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的...
#读取sqlite3到df1 df1= pd.read_sql_query("SELECT * from table_name", conn) print(df1) #如果数据量太大,应该直接用sql语句来读取若干行 query='SELECT * FROM table_name order by C limit 1000 offset 1'get=cursor.execute(query).fetchall() ...
#pd.read_sql_query('select * from sale',engine) import pandas employee = [{'name':'Mary', 'age':23 , 'gender': 'F'},{'name':'John', 'age':33 , 'gender': 'M'}] df = pandas.DataFrame(employee) df # In[5]: with db.connect('test.sqlite') as con: ...
pd.read_html(url) 从HTML 页面中读取数据。实例 import pandas as pd #从 CSV 文件中读取数据 df = pd.read_csv('data.csv') #从 Excel 文件中读取数据 df = pd.read_excel('data.xlsx') #从 SQL 数据库中读取数据 import sqlite3 conn = sqlite3.connect('database.db') df = pd.read_sql(...