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...
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,...
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。
df = pd.read_sql(query, cnx, params=params) 2. 分块读取 当处理大量数据时,一次性读取所有数据可能会导致内存不足,Pandas允许我们分块读取数据。 chunksize = 50000 chunks = [] query = "SELECT * FROM table_name" for chunk in pd.read_sql_query(query, cnx, chunksize=chunksize): ...
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(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None) 将SQL 查询或数据库表读入 DataFrame。 此函数是read_sql_table和read_sql_query的便捷包装器(用于向后兼容)。它将根据提供的输入委托给特定的函数。 SQL 查询将被路由到read_sq...
解决方法: 使用chunksize参数分块读取数据,或者优化查询语句减少返回的数据量。 问题3: 数据类型不匹配 原因: 数据库中的某些字段类型与Pandas DataFrame中的预期类型不匹配。 解决方法: 使用parse_dates参数解析日期列,或者在读取数据后手动转换数据类型。 总之,pandas.read_sql是一个非常实用的函数,可以帮助你轻松地...