read_sql函数接受两个参数:SQL查询语句和数据库连接对象。下面是一个例子: importpandasaspd# 执行SQL查询query='SELECT * FROM my_table'data=pd.read_sql(query,connection) 1. 2. 3. 4. 5. 3. 获取查询结果 执行完SQL查询后,我们可以通过data变量获取查询结果。data变量是一个DataFram
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...
read_sql( sql, #需要使用的sql语句或者数据表 con, #sqlalchemy连接引擎名称 index_col = None, #将被用作索引的名称 columns = None #当sql参数使用的是表名称是,指定需要读入的列,使用list提供 ) # 方法二:使用pd.read_sql_query 主要参数如下所示 pd.read_sql( sql, #完整的sql语句 con, #sql...
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_query.html#pandas.read_sql_query 其中: 参数:coerce_fl...
在pd.read_sql()方法中，需要传入两个参数：SQL 语句和数据库连接字符串。数据库连接字符串格式如下：...
Python Pandas pandas.read_sql函数方法的使用 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。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...
read_sql() 是read_sql_table() 和read_sql_query() 的封装,会根据输入自动分配给对应的函数 在下面的例子中,我们使用 SQlite 的SQL 数据库引擎。你可以使用一个临时的 SQLite 数据库,并将数据存储在内存中 可以使用 create_engine() 函数从数据库 URI 创建引擎对象,并与 SQLAlchemy 进行连接。您只需要为每...
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...
pandas.read_sql（sql，con，index_col = None，coerce_float = True，params = None，parse_dates = None，columns = None，chunksize = None)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 ...
read_sql_query函数的语法如下: pandas.read_sql_query(sql,con,index_col=None,params=None,coerce_float=True,parse_dates=None,chunksize=None) 1. 参数说明 sql: SQL查询语句,可以是一个字符串,也可以是一个文件路径。 con: 数据库连接对象或字符串。