下面是一个完整的示例代码,展示了如何使用read_sql函数读取大量数据: importpymysqlimportpandasaspd# 连接数据库connection=pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='password',db='my_database')# 执行SQL查询query='SELECT * FROM my_table'data=pd.read_sql(query,connection)# 获取查询结果pri...
sql_cmd="SELECT * FROM table"df=pd.read_sql(sql=sql_cmd,con=engine)#2\.用DBAPI构建数据库链接engine con=pymysql.connect(host=localhost,user=username,password=password,database=dbname,charset='utf8',use_unicode=True)df=pd.read_sql(sql_cmd,con) 解释一下这个是sqlalchemy中链接数据库的URL格...
read_sql函数允许我们使用变量来构建动态的SQL查询。下面是一个例子: importpandasaspdfromsqlalchemyimportcreate_engine# 连接数据库engine=create_engine('sqlite:///example.db')# 定义变量grade='A'# 构建SQL查询sql='SELECT * FROM students WHERE grade = :grade'# 执行SQL语句并读取数据df=pd.read_sql(s...
charset=utf8'.format(DB_USER, DB_PASS, DB_HOST, DB_PORT, DATABASE)#1engine = create_engine(connect_info)# sql 命令sql_cmd ="SELECT * FROM table"df = pd.read_sql(sql=sql_cmd, con=engine)# 2. 用DBAPI构建数据库链接enginecon = pymysql.connect(host=localhost, user=username, password...
read_sql函数的使用方法如下: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd import pymysql # 建立数据库连接 conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='username', password='password', database='database_name') # SQL查询语句 sql_query = "SELECT * FROM table_name" # 通过read_...
connect( host='101.42.16.8', port=3306, user='guest', password='Guest.618', database='hrs', charset='utf8mb4' ) # 通过SQL从数据库二维表读取数据创建DataFrame df5 = pd.read_sql('select * from tb_emp', conn, index_col='eno') df5 提示:执行上面的代码需要先安装pymysql库,如果尚未...
from pyspark.sql import SparkSession import pyspark.pandas as ps spark = SparkSession.builder.appName('testpyspark').getOrCreate() ps_data = ps.read_csv(data_file, names=header_name) 运行apply函数,记录耗时: for col in ps_data.columns: ps_data[col] = ps_data[col].apply(apply_md5) ...
获取SQL语句执行的结果,跟读取文件内容的read方法几乎一致(光标)。 Copy cursor.fetchone() : 获取首行数据 cursor.fetchmany(n) : 获取指定数量的数据 cursor.fetchall() : 获取全部数据 cursor.scroll(1,'relative')# 相对于当前位置往后移动一个单位cursor.scroll(1,'absolute')# 相对于起始位置往后移动一个...
使用以下详细信息,按 Azure Data Studio 中从备份文件还原数据库中的说明操作: 从下载的tpcxbb_1gb.bak文件导入。 将目标数据库命名为tpcxbb_1gb。 可以查询dbo.customer表验证数据库还原后数据集是否存在: SQL复制 USEtpcxbb_1gb;SELECT*FROM[dbo].[customer]; ...