column_count =len(self._cursor.description) foriinrange(column_count): desc = self._cursor.description[i] col_names.append(desc[0]) data = self._cursor.fetchall() result['head'] = col_names result['data'] = data returnresult defclose(self): self._cursor.close() self._conn.close(...
③pymysql连接的查询 1importpymysql2db = pymysql.connect(user='root',password='123456',host='127.0.0.1',database='day3',charset='gbk')3cursor = db.cursor()#定义游标4cursor.execute('select * from join_score')#执行查询语句5pd.DataFrame(list(cursor.fetchall()))#去除结果 ④pymysql连接的...
port=10000,username='hive')# 创建游标cursor=conn.cursor()# 执行SQL查询query='SELECT * FROM my_table'cursor.execute(query)# 获取查询结果result=cursor.fetchall()# 转换为DataFramedf=pd.DataFrame(result)# 导出为CSV文件df.to_csv('output.csv',index=False)...
data = cursor_1.fetchall()#获取结果 dataframe直接写入mysql fromsqlalchemyimportcreate_engine conn = create_engine('mysql+mysqlconnector://用户名:密码@ip:端口/数据库?charset=utf8') yourdf.to_sql(tablename, conn, schema='数据库名', if_exists='append', index=False, chunksize=10000)# 如果表...
cursor.execute(f"DESCRIBE {table}") schema = cursor.fetchall() field_types = {field[0]: field[1] for field in schema} return field_types finally: connection.close() def convert_dataframe_to_match_schema(self, dataframe, schema):
() 方法创建一个游标对象 cursorcursor = eng.cursor()# 编写sql语句sql = """select * from orderitem limit 10;"""# 使用 execute() 方法执行 SQL 查询cursor.execute(sql)# 使用 fetchall() 方法获取所有数据.data = cursor.fetchall()# 关闭数据库连接eng.close()# 返回元组data# 返回信息包括数据...
data.to_csv('examples/out.csv', na_rep='NULL') # 将缺失值设定为指定值 data.to_csv('examples/out.csv', index=False, header=False) # 不输出行和列的标签 1. 2. 3. json数据:pandas.read_json可以自动将特别格式的JSON数据集转换为Series或DataFrame ...
defSelect_Code(sql_str):# 打开数据库连接conn=pymysql.connect(host='127.0.0.1',port=3306,user='root',password='密码',database='udata')# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursorcursor=conn.cursor()# 使用execute()方法执行SQLcursor.execute(sql_str)# 获取所有记录列表results=cursor.fetchall(...
cursors.DictCursor) # 读取表 get_sql = "select * from tb_newCity" # sql语句 cur.execute(get_sql) # 执行sql语句 get_df = pd.DataFrame(cur.fetchall()) # 获取结果转为dataframe print(get_df) # 创建表 create_sql = 'create table if not exists new(id int,value double)' cur.execute...
cursor=presto.connect('localhost').cursor()cursor.execute('SELECT * FROM my_awesome_data LIMIT 10')print(cursor.fetchone())print(cursor.fetchall()) 方法二:使用 impyla库 impyla依赖包: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释