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...
最后将sql和params值一起放在read_sql_query调用中 query = pd.read_sql_query(sql, db2conn, params)
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...
class pandas.read_sql_query 饼状图 下面是一个使用read_sql_query函数从数据库中读取数据并生成饼状图的示例: importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt# 读取数据df=pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name',conn)# 统计数据data=df['column_name'].value_counts()# 生成饼状图plt.pie(data,la...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中read_sql_query方法的使用。
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。
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...
我自己是用ConnectorX来从MySQL读取dataframe我自己的数据280w行 84列pandas.read_sql耗时160秒connectorX...
pd.read_sql()方法读入数据库文件,返回数据框结构,可以快速浏览数据汇总; pd.read_sql()使用con参数使用pymsql.connect()方法,sql参数不能直接使用表名称,需要使用完整的sql语句; 使用cursor() 方法创建游标的方法读取sql语句,返回的是包含列信息的元组, 综上所述,在pandas框架下使用create_engine 加read_sql()方...
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") ...