,这是因为read_sql函数用于从数据库中读取数据,并将其转换为pandas DataFrame对象。在使用read_sql函数时,可以通过传递参数来指定SQL查询语句以及连接数据库所需的参数。 read_sql函数的参数包括: sql:要执行的SQL查询语句,可以是字符串或SQLAlchemy的Select语句对象。
pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None) 二、常用参数说明 sql:SQL命令字符串 con:连接sql数据库的engine,一般可以用SQLalchemy或者pymysql之类的包建立 index_col: 选择某1列或几列作为index(或MultiIndex),字符串或字符...
Pandas读取数据库（read_sql）read_sql方法简介 read_sql 是Pandas提供的用于从数据库读取数据的方法。它允许我们执行SQL查询并将结果直接转换为DataFrame。下面我们将深入探讨 read_sql 的关键参数：● sql ：SQL查询语句，必须提供。● con ：数据库连接对象，可以是字符串（表示连接字符串）或SQLAlchemy引擎。● in...
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...
参数: sql:str或SQLAlchemy可选(选择或文本对象) 要执行的SQL查询或表名。 con:SQLAlchemy可连接(引擎/连接)或数据库字符串URI 或DBAPI2连接(回退模式) 使用SQLAlchemy可以使用该库支持的任何数据库。如果是DBAPI2对象, 则仅支持sqlite3。 index_col:字符串或字符串列表,可选,默认值:None ...
pandas.read_sql是pandas库中的一个函数,用于从SQL数据库中读取数据并将其转换为pandas的DataFrame结构。它可以直接将数据库中的表或查询结果读取为DataFrame对象...
pandas.read_sql_query(sql,con,index_col = None,coerce_float = True,params = None,parse_dates = None,chunksize = None)源代码 将SQL查询读入DataFrame。 返回与查询字符串的结果集对应的DataFrame。(可选)提供index_col参数以使用其中一列作为索引,否则将使用默认整数索引。
这个函数是pandas.read_sql_table()、pandas.read_sql_query()更方便的封装,这两个函数可以在本文开头所写的文档中查询到,这里不再多说。 至于这个函数的作用具体跟哪个函数相同,取决于输入参数——如果传入一个SQL语句,则相当于执行read_sql_query,如果传入一个datebase table,则相当于执行read_sql_table。不过...
pandas.read_sql( sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None) 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_sq...