chunksize: 指定每次读取的数据行数。 示例 下面是一个使用read_sql_query函数从数据库中读取数据的示例: importpandasaspdimportsqlite3# 创建数据库连接conn=sqlite3.connect('example.db')# 定义SQL查询语句sql="SELECT * FROM table_name"# 从数据库中读取数据df=pd.read_sql_query(sql,conn)# 关闭数据库连...
importtimeimportpandasaspdfromsqlalchemyimportcreate_engine# 创建数据库连接,假设你使用的是PostgreSQLengine=create_engine('postgresql://username:password@localhost:5432/mydatabase')# 记录开始时间start_time=time.time()# 执行SQL查询df=pd.read_sql_query("SELECT * FROM my_table",engine)# 记录结束时间e...
pandas.read_sql(sql,con,index_col=None,coerce_float=True,params=None,parse_dates=None,columns=None,chunksize=None) AI代码助手复制代码 将SQL查询或数据库表读入DataFrame。 此功能是一个方便的包装read_sql_table和 read_sql_query(为了向后兼容)。它将根据提供的输入委托给特定的功能。SQL查询将被路由到r...
import pandas as pd #文件路径即可以用绝对路径,也可以用相对路径(如果和pandas执行文档在一个路径下)。 f_path = r'C:\Users\XXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx'#这里的r是为了防止\转义字符。 #跳过指定行 data = pd.read_excel(f_path,sheet_name="hello",skiprows=3) print(data) 1.3.10 na_val...
pandas中read_xxx的块读取功能 pandas设计时应该是早就考虑到了这些可能存在的问题,所以在read功能中设计了块读取的功能,也就是不会一次性把所有的数据都放到内存中来,而是分块读到内存中,最后再将块合并到一起,形成一个完整的DataFrame。 defread_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None, ...
sql = "select * from user"df = pd.read_sql(sql,engine,chunksize=2)for piece in df:print(piece)pd.io.sql.to_sql(piece, "user_copy", engine, flavor='mysql', if_exists='append')pandas 选取数据 iloc和 loc的用法不太一样,iloc是根据索引, loc是根据行的数值>>> import pandas as pd...
chunksize是pandas.read_csv()和pandas.read_sql()等读取数据的函数中的一个可选参数。它指定了每次从数据源中读取的数据块的大小。默认情况下,pandas会将整个数据集一次性读取到内存中,然后进行处理。然而,对于大规模数据集来说,这样的做法可能会导致内存不足或者处理速度变慢。通过设置chunksize,我们可以将数据集分...
pandas模块的read_sql函数可以通过 SQL 语句从数据库中读取数据创建DataFrame对象,该函数的第二个参数代表了需要连接的数据库。对于 MySQL 数据库,我们可以通过pymysql或mysqlclient来创建数据库连接(需要提前安装好三方库),得到一个Connection 对象,而这个对象就是read_sql函数需要的第二个参数,代码如下所示。
pandas.read_sql（sql，con，index_col = None，coerce_float = True，params = None，parse_dates = None，columns = None，chunksize = None)将SQL查询或数据库表读⼊DataFrame。此功能是⼀个⽅便的包装read_sql_table和 read_sql_query（为了向后兼容）。它将根据提供的输⼊委托给特定的功能。SQL ...
1. **数据加载与整合**：理解Pandas的read_csv, read_excel等函数，学会从各种格式的文件（如CSV、Excel、SQL数据库等）中导入数据，并能合并、连接或重塑数据集以满足分析需求。2. **数据清洗**：学习如何处理缺失值（fillna, dropna），异常值（clip, interpolate），重复值（duplicated, drop_duplicates）等...