一般来说,SQLAlchemy是一个非常强大和灵活的库,但是在读取大数据时可能会有一定的性能损失。如果你只是简单地读取数据并转换为DataFrame,可以考虑使用pandas库的read_sql函数。 importpandasaspdimportsqlite3# 使用pandas的read_sql函数读取数据conn=sqlite3.connect('example.db')df=pd.read_sql('SELECT * FROM table...
上述代码通过read_excel函数从名为"data.xlsx"的Excel文件中的"Sheet1"工作表中读取数据,并将结果存储在DataFrame对象df中。 2.3 从数据库读取 importpandasaspdimportsqlite3# 连接到数据库conn=sqlite3.connect('data.db')# 从数据库读取数据query='SELECT * FROM table1'df=pd.read_sql_query(query,conn) 1...
from pandas import read_excel file='d:/student.xlsx' #见第18章表18-1 df=read_excel(file,sheet_name=0,converters={'学号':str})df['总分']=df['语文']+df['数学']+df['英语']print(df.head()) #df.head()的作用是仅显示5行记录。运行结果如下：序号 学号 姓名 年级 班级...
pd.read_csv('data_pandas.csv')：读取 CSV 文件为DataFrame对象。八、使用pickle模块进行对象序列化和...
read_excel(io[, sheet_name, header, names, ...]) 读excel文件 DataFrame.to_excel(excel_writer[, ...]) 写excel文件 ExcelFile(path_or_buffer[, engine, ...]) 用于将表格格式Excel工作表解析为DataFrame对象的类。 ExcelFile.parse([sheet_name, header, names, ...]) 解析一个指定的sheet Styl...
本文主要介绍Python中Pandas通过read_sql方法,传入sql语句和对应数据库连接,从Mysql数据库或Oracle数据库直接读取数据帧(DataFrame)的代码。 原文地址:Python中Pandas通过read_sql方法从Mysql或Oracle数据库中读取数据帧(DataFra
如果使用 pandas 做数据分析,那么DataFrame一定是被使用得最多的类型,它可以用来保存和处理异质的二维数据。 这里所谓的“异质”是指DataFrame中每个列的数据类型不需要相同,这也是它区别于 NumPy 二维数组的地方。 DataFrame提供了极为丰富的属性和方法,帮助我们实现对
为了提高读取速度,可以使用`pandas`的`read_sql_query`函数,该函数使用SQLAlchemy库来连接数据库并执行SQL查询。 以下是一个示例代码,演示如何使用`pandas`和`SQLAlchemy`从MySQL数据库中读取数据并将其输出为DataFrame: ```python import pandas as pd fromsqlalchemy import create_engine 创建数据库连接 engine =...
df_read = pd.read_csv('data_pandas.csv') print(df_read) 代码解释: pd.DataFrame(data):将字典数据转换为 pandas 的 DataFrame 对象。 df.to_csv('data_pandas.csv', index=False):将 DataFrame 对象存储为 CSV 文件,不保存索引。 pd.read_csv('data_pandas.csv'):读取 CSV 文件为 DataFrame 对象...
df_read = pd.read_csv('data_pandas.csv') print(df_read) 代码解释: pd.DataFrame(data):将字典数据转换为 pandas 的 DataFrame 对象。 df.to_csv('data_pandas.csv', index=False):将 DataFrame 对象存储为 CSV 文件,不保存索引。 pd.read_csv('data_pandas.csv'):读取 CSV 文件为 DataFrame 对象...