你可以在read_sql_query函数中使用dtype参数,示例如下: # 指定数据类型dtype_dict={'id':'int32','name':'category','age':'int8'}df=pd.read_sql_query("SELECT id, name, age FROM my_table",engine,dtype=dtype_dict) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 这里的代码将数据类型明确指定,降低内存占...
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( ...
下面是一个使用read_sql_query函数从数据库中读取数据并生成饼状图的示例: importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt# 读取数据df=pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name',conn)# 统计数据data=df['column_name'].value_counts()# 生成饼状图plt.pie(data,labels=data.index,autopct='%1.1f%%')...
最后将sql和params值一起放在read_sql_query调用中 query = pd.read_sql_query(sql, db2conn, params)
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)[...
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) ...
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...
df_mysql = pd.read_sql_query(sql, conn) conn.close() AI代码助手复制代码 “Python Pandas pandas.read_sql_query函数的使用方法”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!
server解压缩，我通过'pyodbc.connect‘提取数据，并通过pd.read_sql(...SQL查询)从...SQL服务器读取...