依赖 最低版本 pip extra 注释 lxml 4.9.2 xml 用于read_xml 的 XML 解析器,用于 to_xml 的树构建器 SQL 数据库 传统驱动程序可通过 pip install "pandas[postgresql, mysql, sql-other]" 进行安装。 依赖 最低版本 pip extra 注释 SQLAlchemy 2.0.0 postgresql,
we need to free it by glibc free arena_ind = je_mallctl("arenas.lookup", NULL, NULL, &ptr, sizeof(ptr)); if (unlikely(arena_ind != 0)) { __real_free(ptr); return; } je_free(ptr); }
importadbc_driver_postgresql.dbapi as pg_dbapi df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],],columns=['a','b','c'])uri ="postgresql://postgres:postgres@localhost/postgres"with pg_dbapi.connect(uri) as conn:df.to_sql("pandas_table", conn, index=False) # for round-trippingwith pg_...
SQL 数据库 传统驱动可以通过pip install "pandas[postgresql, mysql, sql-other]"安装。 其他数据源 通过pip install "pandas[hdf5, parquet, feather, spss, excel]"安装。 警告 如果你想使用read_orc(),强烈建议使用 conda 安装 pyarrow。如果 pyarrow 是从 pypi 安装的,可能会导致read_orc()失败,并且read_...
在to_sql 和 read_sql 中支持 ADBC 驱动程序 read_sql() 和to_sql() 现在可以使用 Apache Arrow ADBC 驱动程序。 与通过 SQLAlchemy 使用的传统驱动程序相比,ADBC 驱动程序应提供显著的性能改进,更好的类型支持和更清晰的空值处理。 import adbc_driver_postgresql.dbapi as pg_dbapi df = pd.DataFrame(...
pandas.DataFrame.to_excel:与to_csv函数功能类似,但是将数据保存为Excel文件格式(.xlsx)。 pandas.DataFrame.to_sql:该函数可以将DataFrame中的数据存储到SQL数据库中,支持各种常见的数据库,如MySQL、PostgreSQL等。
uri = "postgresql://postgres:postgres@localhost/postgres" with pg_dbapi.connect(uri) as conn: df.to_sql("pandas_table", conn, index=False) # for round-tripping with pg_dbapi.connect(uri) as conn: df2 = pd.read_sql("pandas_table", conn) ...
使用PostgreSQL 的示例可调用复制子句: # Alternative to_sql() *method* for DBs that support COPY FROMimport csvfrom io import StringIOdef psql_insert_copy(table, conn, keys, data_iter):"""Execute SQL statement inserting dataParameters---table : pandas.io.sql.SQLTableconn : sqlalchemy.engine...
'connection_name': """PostgreSQL""", 'interaction_properties': { 'static_statement': 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS public.uno2 (id serial, x varchar (32))', 'write_mode': 'static_statement' }, } flight_request = itcfs.get_data_request(nb_data_request=nb_data_request) ...
PostgreSQL You can use thepsycopg2library as a driver for SQLAlchemy to connect to PostgreSQL database. Here’s how you can connect to a PostgreSQL database: from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('postgresql://username:password@localhost/db_name') ...