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_...
pandas.read_sql_table(table_name,con,schema = None,index_col = None,coerce_float = True,parse_dates = None,columns = None,chunksize = None )源代码 通过数据库表名读入DataFrame。 给定一个表名和一个可连接SQLAlchemy,返回一个DataFrame。此功能不支持DBAPI连接。 参数: table_name:string 数据库中...
pd.read_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None, coerce_float=True, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None) 例如:data = pd.read_sql_table(table_name = 't_line',con = engine,parse_dates = 'time',index_col = 'time',columns = ['a','b','c']) 3:读数据...
我可以使用psql将整个表导出到csv,然后使用pd.read_csv()读取它。它完全正常。 Python进程仅使用大约1GB的内存,一切都很好。 现在,我们需要确保的任务需要自动化,因此我认为我可以直接从DB中使用pd.read_sql_table()读取该表。使用以下代码 import sqlalchemy engine = sqlalchemy.create_engine("postgresql://usern...
read_sql_table("query", self.engine, index_col="query_name", columns=["query_name", "query_id"]) self.query_cache = self.query_cache.to_dict()["query_id"] self.initial_cache = (len(self.query_cache) > 0) if self.procs == 1: self.__serialize_single_thread() else: try: ...
下面两个的作用又是相同的: 这个是官网的源代码里面的片段: 我们再将query与table相反的试一下: 报错,故两者不能反过来。 从上面可以看到,其实read_sql是综合了read_sql_table和read_sql_query的,所以一般用read_sql就好了,省得再去区别那些东西。
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中read_sql_table方法的使用。
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_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...
# SQL查询语句 sql = 'SELECT * FROM table_name' # 从数据库中读取数据,如果表不存在则忽略错误 try: df = pd.read_sql(sql, engine) except pd.io.sql.DatabaseError: df = pd.DataFrame() # 打印读取的数据 print(df) 在这个例子中,我们使用了SQLAlchemy库来创建数据库连接对象,然后通过read...
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() ima...