read_sql_table()——只能读取数据库的某一个表格,没有查询功能 read_sql_query()——只能实现查询功能,不能直接读取数据库中的某个表 read_sql()————上两者结合,既能实现读取功能,又能实现查询功能 存储函数: to_sql(‘数据库表名’) 2、DataFrame的常用操作 (1)基本属性 DataFrame的
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_table方法的使用。 Python Pandas pandas.read_sql_table函数方法的使用
read_sql( table, #表名称 con, #sqlalchemy连接引擎/或者连接名称 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 ) # 从以上方法可看出,read_sql()方法已经打包了read_sql_table() 与read_sql_query()的所有功能,推荐直接使 用...
1#read_sql_table只能读表2pd.read_sql_table('dept',con) ②read_sql_query 只能查询 1#read_sql_query 只能查询2sql ='select * from join_course a left join join_score b \3on a.course_id=b.course_id where a.course_id="003"'4pd.read_sql_query(sql,con) ③read_sql 既能查询也能读...
连接到数据库后,我们可以使用read_sql函数执行任意的SQL查询语句。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.
read_sql_table(table_name, con[, schema, …]) # 将 SQL 查询读入 DataFrame read_sql_query(sql, con[, index_col, …]) # 将 SQL 数据表或查询读入 DataFrame read_sql(sql, con[, index_col, …]) # 将存储在 DataFrame 中的记录写入 SQL 数据库 DataFrame.to_sql(name, con[, schema, ...
read_sql_table只能读取数据库的某一个表格,不能实现查询的操作,而read_sql_query只能实现查询操作,不能直接读取数据库中的某个表,read_sql是两者的结合。语法: pandas.read_sql_table(table_name,con,schema=None,index_col=None,coerce_float=True,columns=None)pandas.read_sql_query(sql,con,index_col=None...
connect('example.db') # 执行 SQL 语句 cursor = conn.execute('SELECT * FROM my_table') #...
# -*- coding: UTF-8 -*- import sqlite3 import pprint def sqlite_read(): """python读取sqlite数据库文件 """ mydb = sqlite3.connect('data.sqlite') # 链接数据库 cur = mydb.cursor() # 创建游标cur来执行SQL语句# 获取表名 cur.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table...
!pip install sqlalchemy 1. 2. 同时,我们需要连接到一个数据库,并准备一些数据用于演示。这里我们使用SQLite作为示例数据库,并创建一个名为students的表。可以使用以下代码初始化数据库和数据: importsqlite3# 连接数据库conn=sqlite3.connect('example.db')# 创建数据表conn.execute('''CREATE TABLE students ...