pd.read_sql_table() 用于直接读取整个 SQL 表(仅支持 SQLAlchemy)。 df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM employees", conn) df = pd.read_sql_table("employees", con=engine) # employees是表名 6. 常见错误及解决方案 6.1 sqlite3.OperationalError: no such table 可能是数据库连接错误,确保 ex...
使用pandas的read_sql_query或read_sql函数读取SQLite数据库: pandas提供了两个函数来读取SQL数据库:read_sql_query和read_sql。read_sql_query需要你提供一个SQL查询字符串,而read_sql可以直接接受一个SQL语句(通常是字符串形式)或一个SQLAlchemy的可执行对象。 使用read_sql_query时,你需要指定SQL查询语句和数据库...
df = pd.read_sql(query, conn) 确保浮点值以浮点格式显示: 代码语言:txt 复制 pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}'.format) # 设置浮点数显示的格式,保留两位小数 打印DataFrame: 代码语言:txt 复制 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。
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 = pd.read_sql_query("SELECT * from students", con)# 关闭数据库连接...
此函数是read_sql_table和read_sql_query(向后兼容性)两个函数功能结合。它将根据提供的输入参数传入给特定功能。一个SQL查询将传入到read_sql_query查询,而数据库表名称将路由到read_sql_table表。特定功能为SQL引擎驱动进行查询获取数据库内的数据。 二、参数说明和代码演示 sql : string or SQLAlchemy ...
#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_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(...
conn = sqlite3.connect('your_database.db')执行查询：使用pd.read_sql_query()函数执行SQL查询并将...
# 创建SQLite引擎 engine=create_engine('sqlite:///example.db')# 定义SQL查询语句 sql_query='SELECT * FROM employees'# 使用read_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。
使用pandas 的read_sql_query方法 事实证明,我们上面看到的read_sql方法只是read_sql_query和read_sql_table的包装。 我们可以使用read_sql_query方法获得相同的结果: conn=sqlite3.connect('chinook.db')df=pd.read_sql_query('SELECT * FROM employees LIMIT 5;',conn)df.head() ...