importpyodbc# 数据库连接信息server='your_server_name'database='your_database_name'username='your_username'password='your_password'# 建立数据库连接conn=pyodbc.connect('DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};SERVER='+server+';DATABASE='+database+';UID='+username+';PWD='+password)cursor=conn...
# 连接到SQLServer数据库 conn=pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=服务器名称;DATABASE=数据库名称;UID=用户名;PWD=密码') 1. 2. 3. 4. 步骤3:读取数据库表数据 使用pandas库的read_sql()函数可以方便地从数据库中读取数据。 该函数接受一个SQL查询语句作为参数,并返回一个包含查询结果的DataFrame...
return _database, _host, _user,_pwd #返回需要的参数 3.连接数据库,需安装Pyodbc库。连接SQL server数据库 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 #coding=utf-8 import pyodbc import ReadConfig<br>#调用读取配置文件 c=ReadConfig.getSQLCONFIG(r'C:\Users\Administrator\PycharmProjects\untitled1\com...
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)...
df = pd.read_sql('SELECT * FROM your_table', conn)# 统计数据分布 data = df['column']....
data=pd.read_csv('data.csv') 1. 2. 3. 接着,我们可以使用pandas的to_sql方法将数据写入数据库: table_name='students'data.to_sql(table_name,connection,if_exists='replace',index=False) 1. 2. 在这个示例中,我们使用了if_exists='replace'参数来替换已存在的表格数据。如果要追加数据而不是替换原...
Server=localhost;Database=master;Trusted_Connection=True; 3、安装使用数据库管理工具 前面说了,我们目前只安装了基本的sqlserver服务,现在我们可以在windwos cmd中使用osql指令连接数据库进行操作,但是很麻烦,所以我推荐还是安装下SSMS,选择好安装目录后,直接点击安装即可。
read_sql(sql = 'select * from orderitem limit 10',con=eng) data OperationalError Traceback (most recent call last) C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sqlalchemy\engine\base.py in _wrap_pool_connect(self, fn, connection) 2157 try: -> 2158 return fn() 2159 except dialect.dbapi....
SQL ServerPython 连接 SQL Server创建连接import pymssql #引入pymssql模块 import pandas as pd # 结果集包含中文需要GBK编码 #connect = pymssql.connect('服务器名', '账户', '密码', '数据库名',charset="GBK") #服务器名,账户,密码,数据库名 mode = 'r' # r 读 w 写 if mode == 'r': self...
connection = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server}; SERVER=...; DATABASE=BSY; USER=sa; PASSWORD=***') query = "select * from GROUP_SUPPLIER where GROUP_SUPPLIER_CODE like 'GYS100'" df = pandas.read_sql_query(query, connection) print(df) === 报错信息: Traceback (most recent call la...