# 方法一:使用pd.read_sql()主要参数如下所示pd.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
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. 3. 4. 5. 3. 获取查询结果 执行完SQL查询后,我们可以通过data变量获取查询结果。data变量是一个DataFrame对象,可以方便地进行...
read_sql函数允许我们使用变量来构建动态的SQL查询。下面是一个例子: importpandasaspdfromsqlalchemyimportcreate_engine# 连接数据库engine=create_engine('sqlite:///example.db')# 定义变量grade='A'# 构建SQL查询sql='SELECT * FROM students WHERE grade = :grade'# 执行SQL语句并读取数据df=pd.read_sql(s...
type(num_new)) 以上实例输出结果为： num_int 数据类型为: <class 'int'>num_flo 数据类型为:...
1、安装pymysql包 注: MySQLdb只支持python2,pymysql支持python3 2、连接数据 注: 查看本机IP地址:cmd输入:ipconfig,IPv4 地址 pymysql.Connect参数中的 host 服务器地址,本机可用’localhost’ 3、读取数据 (1)使用read_sql读取数据 (2)使用cursor读取数据 ...
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) ...
小弟的需求需要在多个数据库之间查询数据并关联,所以小弟选择了使用pandas,通过read_sql读取数据至dataframe加工后直接生成目标数据。但是目前遭遇了一个问题:read_sql的速度非常慢,例如,在oracle库中读取37W数据量(22个字段)的表至dataframe耗时需要4分半。代码如下: import pandas as pd import sqlalchemy as sql or...
6. Lists=pd.read_sql('select * from detail where find_in_set("中华人民",unit)',con=ms....
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...
# 使用LIMIT限制数据量df=pd.read_sql_query("SELECT * FROM my_table LIMIT 1000",engine) 1. 2. 在这一例子中,只返回1000条数据,也可以根据实际需要动态调整。 4. 使用合适的数据类型 在将数据读入Pandas时,合适的数据类型可以显著降低内存使用并提升性能。你可以在read_sql_query函数中使用dtype参数,示例如...