# 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 主要参数如下所示pd.read_sql(sql,#完...
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...
read_sql(sql,con,index_col='None',coerce_float='True',params='None',parse_dates='None',columns='None',chunksize:None='None') read_sql方法是pandas中用来在数据库中执行指定的SQL语句查询或对指定的整张表进行查询,以DataFrame 的类型返回查询结果. 其中各参数意义如下: sql:需要执行的sql语句 con:连...
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...
python pandas read_sql_query使用记录 版本: 系统win 10 ,python 3.5, pandas:0.25.0 解决问题: 读取到的数据为 科学计数法,然后转换成整数影响精度. pandas 使用 read_sql_query: pandas.read_sql_query(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, chunksize=None)[...
问在python中使用read_sql时的数据类型转换EN我使用read_sql_table()从sql到python获取数据，导入后的...
6. Lists=pd.read_sql('select * from detail where find_in_set("中华人民",unit)',con=ms....
使用pandas库的read_sql方法,输入select语句即可 df = pd.read_sql("select * from score",con=conn) print(df) conn.close() 这里的host参数是服务器名称,我们一般连接到本地服务器为localhost,就是ip地址加端口号。可以按照如下方式找到。右键ip协议然后点击属性,这里host即为 ip地址:端口号 。比如 127.0.0....