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...
在使用read_sql_query函数之前,我们需要定义需要执行的SQL查询语句。以下是一个简单的示例查询语句: # 定义查询语句query="SELECT * FROM [表名]" 1. 2. 步骤4:使用read_sql_query函数执行查询 现在我们可以使用read_sql_query函数来执行查询并将结果存储在DataFrame对象中。以下是使用read_sql_query函数的示例代...
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)
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 ...
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。 原文地址:Python Pandas pandas.read_sql_query函数方法的使用
1. Lists=pd.read_sql('select * from detail where unit like "中华人民共和国"',con=ms.engine,...
PythonPandaspandas.read_sql_query函数实例⽤法分析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...
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...