ENEDI系统为企业提供了可视化的界面，帮助企业管理业务数据，并且对收发的业务数据进行存档。您可以根据需求...
import pandas as pd import sqlite3 # 连接到SQLite数据库 conn = sqlite3.connect('your_database.db') # 查询语句,使用UNION ALL添加一个空行 query = ''' SELECT column1, column2 FROM your_table UNION ALL SELECT NULL, NULL ''' # 使用pd.read_sql执行查询并将结果存储在DataFrame中 df = pd...
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) print(f'Database {name} processed') 牛魔王的故事 浏览275回答 1...
conn = psycopg2.connect(database=db_name, user=user, password=password, host=host, port=port) # 执行SQL查询并将结果转换为DataFrame对象 query = "SELECT * FROM table_name" df = pd.DataFrame(pd.read_sql(query, conn)) # 关闭连接 conn.close() 请注意,使用这些库进行SQL查询可能需要根据具体的...
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 ) # 方法二:使用pd.read_sql_query 主要参数如下所示 ...
当与SQLAlchemy结合使用时,pd.read_sql可以方便地读取SQLAlchemy的查询结果。 基本使用方法: python import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 创建数据库引擎 engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@host:port/dbname') # 使用pd.read_sql读取数据 query = "SELECT * FROM...
from sqlalchemy import create_engine import pandas as pd engine = create_engine('sqlite://') conn = engine.connect() conn.execute("create table test (a float)") for _ in range(5): conn.execute("insert into test values (NULL)") df = pd.read_sql_query("select * from test", engin...
pd.read_csv(filename):从CSV、TSV、TXT文件导入数据 pd.read_table(filename):从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename):从Excel文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_object):从SQL表/库导入数据 pd.read_json(json_string):从JSON格式的字符串导入数据 ...
Code Sample, a copy-pastable example if possible import sqlite3 import pandas as pd conn = sqlite3.connect('tmp') df = pd.DataFrame({'a': [0,1,2]}) df.to_sql('df', conn) pd.read_sql('INSERT INTO df (a) VALUES (3);', conn) # query that re...
read_sql_query("SELECT * FROM your_large_table", conn, chunksize=chunksize): # 对每一批数据进行处理,例如分析、过滤或保存 # 示例:简单打印每批数据的前5行 print(chunk.head()) chunks.append(chunk) # 合并所有批次数据(如果需要整体分析) full_data = pd.concat(chunks, ignore_index=True) # 在...