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...
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...
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...
读取到的数据为 科学计数法,然后转换成整数影响精度. pandas 使用 read_sql_query: pandas.read_sql_query(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, chunksize=None)[source] 官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_sql_quer...
pandas.read_sql_query(sql，con，index_col = None，coerce_float = True，params = None，parse_dates = None，chunksize = None)将SQL查询读⼊DataFrame。返回与查询字符串的结果集对应的DataFrame。（可选）提供index_col参数以使⽤其中⼀列作为索引，否则将使⽤默认整数索引。参数：sql：string SQL查询...
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...
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。 data = pd.read_excel(f_path,sheet_name="hello") ...
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。
6. **性能优化**：理解Pandas在处理大量数据时可能遇到的性能瓶颈，学会使用chunksize、Cython等技术进行数据处理的优化。7. **实践与项目应用**：通过实际案例分析和项目实践，不断巩固理论知识，提升实战能力。可以参与数据竞赛、开源项目或者企业内部的数据分析项目，锻炼解决问题的能力。总之，深入学习和掌握Python ...
)`（可能报错）3. 与 SQL 对比：Pandas 适合内存计算，SQL 适合大规模持久化数据1. Memory: Large datasets may require significant RAM2. Chaining Risks: Avoid excessive `df.method1().method2()` (may raise errors)3. vs SQL: Pandas for in-memory, SQL for persistent large-scale dataPandas 是...