例如： CREATE PROCEDURE sp_AccountRole_Create @CategoryID int, @RoleName nvarchar(10), @Descriptio...
pd.read_sql是pandas库中的一个函数,用于从数据库中读取数据并返回一个DataFrame对象。它可以接受一个SQL查询语句作为参数,并通过数据库连接执行该查询并将结果返回为DataFrame对象。 asyncio是Python中的一个异步编程库,用于编写基于事件循环的异步代码。它提供了一种协程(coroutine)的方式来处理异步任务,可以在单线程中...
df = pd.read_sql('SELECT * FROM my_table', conn) 最后,你需要关闭数据库连接。你可以使用conn.close()来关闭数据库连接: conn.close() 你现在可以查看你读取到的数据的DataFrame了。例如,你可以打印出DataFrame的前几行: print(df.head()) 总的来说,Pandas的read_sql方法为我们提供了一个便捷的方式,用...
df_2 = pd.DataFrame() db_df_name = [(db_1, df_1, 'df_raw'), (db_2, df_2, 'df_processed')] for (db, df, name) in db_df_name: with sqlite3.connect(db, detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES) as connection: df = pd.read_sql_query("select * from messages;", connection...
pd.read_sql_query 是pandas 库中的一个函数,用于从 SQL 数据库执行查询并将结果作为 DataFrame 返回。这个函数本身并不涉及递归操作,因此通常不会受到 Python 的递归限制(默认是 1000 层)的影响。 递归错误(RecursionError)通常发生在函数直接或间接调用自身超过最大递归深度时。然而,pd.read_sql_query 的实现并...
pd.read_csv('douyin.csv') 输出结果: # 使用方法通过read_csv() pd.read_excel('阿里巴巴2017年股票数据.xlsx') 输出结果: 当然也可以连接数据库完成数据的DataFrame加载 步骤1:创建连接对象,需要提前:pip install pymysql 其中user是你连接mysql数据库的用户名,password表示用户密码,database表示要连接的数据库...
上面的代码首先通过sqlite3.connect()方法连接到名为test.db的SQLite数据库,然后使用pd.read_sql()方法从students表格中读取数据,并将数据保存到DataFrame对象df中。最后打印数据并关闭数据库连接。 代码示例 下面是一个完整的示例,演示了如何连接数据库并读取数据: ...
# 方法一:使用pd.read_sql() 主要参数如下所示 pd.read_sql( sql, #需要使用的sql语句或者数据表 con, #sqlalchemy连接引擎名称 index_col = None, #将被用作索引的名称 columns = None #当sql参数使用的是表名称是,指定需要读入的列,使用list提供 ...
pandas是一个开源的、提供高性能、易于使用的数据分析工具库,它是基于NumPy库构建的。pandas库主要提供了两种数据结构:Series和DataFrame。Series是一维数组,可以存储不同类型的数据;DataFrame是二维表格,可以存储多个Series,类似于一个表格。 在pandas库中,pd是pandas模块的缩写,使用import语句引入pd模块后,我们可以使用pd...
# 使用pd.read_sql执行查询并将结果存储在DataFrame中 df = pd.read_sql(query, conn) # 打印结果 print(df) 在上述示例中,'your_database.db'是SQLite数据库文件的路径,'your_table'是要查询的表名,'column1'和'column2'是要查询的列名。通过在第二个SELECT语句中选择NULL值作为列值,可以添加一个空...