你可以在read_sql_query函数中使用dtype参数,示例如下: # 指定数据类型dtype_dict={'id':'int32','name':'category','age':'int8'}df=pd.read_sql_query("SELECT id, name, age FROM my_table",engine,dtype=dtype_dict) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 这里的代码将数据类型明确指定,降低内存占...
下面是一个使用read_sql_query函数从数据库中读取数据的示例: importpandasaspdimportsqlite3# 创建数据库连接conn=sqlite3.connect('example.db')# 定义SQL查询语句sql="SELECT * FROM table_name"# 从数据库中读取数据df=pd.read_sql_query(sql,conn)# 关闭数据库连接conn.close()# 打印读取到的数据print(df...
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查询或SQLAlchemy...
query函数是pandas库中的一个方法,用于执行SQL查询语句并返回结果。 要使用query函数,首先需要导入pandas库: import pandas as pd 复制代码 然后,可以使用pd.read_sql_query函数来执行SQL查询语句并将结果存储到一个DataFrame对象中: data = pd.read_sql_query("SELECT * FROM table_name", connection) 复制代码 ...
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。
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...
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...
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 ...
在Pandas中,query是一个功能强大的方法,允许使用类似SQL的表达式来筛选DataFrame。 这个方法可以极大地简化基于条件的数据筛选操作。 本文和你一起来探索query函数,让你以最短的时间明白这个函数的原理。 也可以利用碎片化的时间巩固这个函数,让你在处理工作过程中更高效。