因为pandas.read_sql_query()加上chunksize后返回的是一个iterator。但运行程序时一直卡在那不动,看pandas.read_sql_query()源码才知道它不是真正的分批次读取,而是根据SQL语句全部读取出来后,再把它按chunksize个一批一批地转为iterator然后再返回。 defread_query(self, sql, index_col=None, coerce_float=True,...
因为pandas.read_sql_query()加上chunksize后返回的是一个iterator。但运行程序时一直卡在那不动,看pandas.read_sql_query()源码才知道它不是真正的分批次读取,而是根据SQL语句全部读取出来后,再把它按chunksize个一批一批地转为iterator然后再返回。 defread_query(self, sql, index_col=None, coerce_float=True,...
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。 参数: sql:string SQL查询或SQL...
sql读取数据 df=pd.read_sql(sql_query,con=engine)# 打印结果 print(df)Pandas写入数据库（to_sql）to_sql方法简介 to_sql 是Pandas用于将DataFrame数据写入数据库的方法。它允许我们将DataFrame中的数据插入到数据库表中。下面我们将深入探讨 to_sql 的关键参数：● name ：目标数据库表的名称。● con ...
pandas read_sql_query chunk原理pandas read_sql_query chunk原理 pandas.read_sql_query()函数允许用户从SQL查询中读取数据,并将结果作为pandas DataFrame对象返回。如果查询返回的数据太大,内存无法容纳,则可以使用chunksize参数指定分块大小。这样,该函数将返回一个可迭代的DataFrameReader对象,该对象将根据指定的块...
pandas.read_sql_query(sql,con,index_col = None,coerce_float = True,params = None,parse_dates = None,chunksize = None) 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。
from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/db1?charset=utf8") sql = "select * from user" df = pd.read_sql(sql,engine,chunksize=2) for piece in df: print(piece) pd.io.sql.to_sql(piece, "user_copy", engine, flavor='...
数据库读取read_sql 常用read_sql 来代替read_sql_table,read_sql_query。read_sql使用较方便,一般传入sql语句和数据库连接即可。 官方的用法如下: read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize:Union[int, NoneType]=None) ...
初识Pandas系列三:数据读写(上)中介绍了Pandas如何读取CSV、TXT和JSON,本篇继续讲解2个常用的数据格式,即Excel和Sql。 Excel的读写 read_excel 常用的Excel表格有Excel 2003(.xls)和Excel 2007+ (.xlsx)版本,read_excel()使用Python的xlrd和openpyxl模块来读取数据,其中xlrd支持.xls和.xlsx,openpyxl只支持.xlsx,...
pandas.read_sql_query(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None,chunksize=None) 例如:data = pd.read_sql_query('select * from t_line ',con = engine),会返回一个数据库t_line表的DataFrame格式。如有有时间列可以parse_dates = [time_column]用于解析时间,并...