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...
read_sql(sql = 'select * from orderitem limit 10',con=eng,index_col='SDate') data # 输入正确的数据库新信息后,read_sql方法返回的是我们熟悉的数据框结构,可以方便浏览数据,如需查看汇总信息,修改sql语句即可。 ▲(点击可查看大图) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # read_sql(...
在上面的示例代码中，首先使用 Python 内置函数open()方法打开 SQL 文件，并使用read()方法读取文件内容。
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...
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_db() 这段代码定义了一个函数read_db,它负责连接数据库、执行查询、处理结果,并关闭连接。通过这种方式,我们可以确保在任何情况下数据库连接都能被正确关闭,从而保证数据完整性和资源的有效利用。 六、使用SQLAlchemy的高级用法 SQLAlchemy是一个功能强大的SQL工具包和对象关系映射器(ORM),可以为Python应用程序...
使用read_sql函数可以方便地从数据库中读取数据。我们可以直接传入SQL语句作为参数,并指定连接数据库的方式。以下是一个简单的例子: importpandasaspdfromsqlalchemyimportcreate_engine# 连接数据库engine=create_engine('sqlite:///example.db')# 执行SQL语句并读取数据df=pd.read_sql('SELECT * FROM students',eng...
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格式:dialect[+...
链接数据库数据--方式1 conn_engine = ( "mssql+pyodbc://%s:%s@%s/%s?driver=%s" % (username, password, server, database, driver )) engine = sqlalchemy.create_engine(conn_engine) # 读取数据库数据--方式1 query='select * from py_test' df1=pd.read_sql_query(query,engine) print(df1)...
使用Python pandas 套件來建立資料框架、載入 CSV 檔案,然後將資料框架載入到新的 SQL 資料表 HumanResources.DepartmentTest。 連線到 Python 3 核心。 將下列程式碼貼到程式碼資料格中,使用 server、database、username、password 的正確值及 CSV 檔案位置來更新程式碼。 Python 複製 import pyodbc import pandas...