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, …]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 注意:
Python的pandas包对表格化的数据处理能力很强,而SQL数据库的数据就是以表格的形式储存,因此经常将sql数据库里的数据直接读取为dataframe,分析操作以后再将dataframe存到sql数据库中。而pandas中的read_sql和to_sql函数就可以很方便得从sql数据库中读写数据。 read_sql 参见pandas.read_sql的文档,read_sql主要有如下...
首先需要安装pandas库,然后使用read_sql方法连接数据库并执行SQL查询语句,将查询结果转为DataFrame。 importpandasaspdimportsqlite3# 连接数据库conn=sqlite3.connect('example.db')# 执行查询语句query="SELECT * FROM table_name"df=pd.read_sql(query,conn)# 显示DataFrameprint(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
Python的pandas包对表格化的数据处理能力很强,而SQL数据库的数据就是以表格的形式储存,因此经常将sql数据库里的数据直接读取为dataframe,分析操作以后再将dataframe存到sql数据库中。而pandas中的read_sql和to_sql函数就可以很方便得从sql数据库中读写数据。 read_sql 参见pandas.read_sql的文档,read_sql主要有如下...
import pandas as pd import pymysql # 连接数据库 conn = pymysql.connect(host='数据库主机地址', port=3306, user='用户名', password='密码', db='数据库名') # 构建SQL查询语句 sql = 'SELECT * FROM 表名' # 使用pandas的read_sql函数执行查询并将结果存储到dataframe中 df = pd.read_sql(...
本文主要介绍Python中Pandas通过read_sql方法,传入sql语句和对应数据库连接,从Mysql数据库或Oracle数据库直接读取数据帧(DataFrame)的代码。 原文地址:Python中Pandas通过read_sql方法从Mysql或Oracle数据库中读取数据帧(DataFra
name' database = 'AdventureWorks' username = 'yourusername' password = 'databasename' cnxn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER='+server+';DATABASE='+database+';UID='+username+';PWD='+ password) cursor = cnxn.cursor() # select 26 rows from SQL table to insert in dataframe....
3. 将data转换为dataframe 方法1: 将第三步省去,直接用pd.read_sql 的功能 sql = "SELECT tradedate, contract, symbol, closeprice, settle FROM cta_futures_daily\ WHERE symbol = 'IC' " df = pd.read_sql(sql, conn, index_col = 'tradedate') ...
{SQL Server};SERVER='+server+';DATABASE='+database+';UID='+username+';PWD='+ password) cursor = cnxn.cursor()# select 26 rows from SQL table to insert in dataframe.query ="SELECT [CountryRegionCode], [Name] FROM Person.CountryRegion;"df = pd.read_sql(query, cnxn) print(df.head...
read_sql('tb_emp', engine, index_col='eno') df5 说明:如果通过表名加载二维表数据,也可以将上面的函数换成read_sql_table。 我们再来加载部门表的数据创建DataFrame对象。 df6 = pd.read_sql('select dno, dname, dloc from tb_dept', engine, index_col='dno') df6 说明:如果通过 SQL 查询获取...