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, #完整的sql语句 con, #sql...
在Pandas中,query是一个功能强大的方法,允许使用类似SQL的表达式来筛选DataFrame。 这个方法可以极大地简化基于条件的数据筛选操作。 本文和你一起来探索query函数,让你以最短的时间明白这个函数的原理。 也可以利用碎片化的时间巩固这个函数,让你在处理工作过程中更高效。 一、query函数定义 代码语言:javascript 代码运行...
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT name, email FROM people WHERE job='Product Manager' LIMIT 10; QUERY PLAN `--SCAN people 这里的查询计划是扫描所有行,效率不高。 在特定列上创建索引 要在特定列上创建数据库索引,可以使用以下语法: CREATE INDEX index-name on table (column(s)) 假设需要经常查找具有...
第四行:这是查询的关键,pandas的merge函数可实现类似EXCEL里面VLOOKUP的功能,我们先选取两个合并区域,从花名册表里只筛选‘姓名,毕业院校,工号’这三列数据’,从query1表只选‘姓名’列数据,然后进行左合并(how='left'),就是以query1表为基准,用‘姓名’列进行查询匹配(on='姓名'),结果保存到变量df3中 第五...
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...
read_sql_query函数的语法如下: pandas.read_sql_query(sql,con,index_col=None,params=None,coerce_float=True,parse_dates=None,chunksize=None) 1. 参数说明 sql: SQL查询语句,可以是一个字符串,也可以是一个文件路径。 con: 数据库连接对象或字符串。
python query 执行多个sql pymysql执行多条sql 执行SQL语句: import pymysql # 创建连接 conn = pymysql.connect( host="localhost", port=3306, user="root", passwd="", db="test", charset="utf8" ) # 创建游标 cursor = conn.cursor()
query4 = "select*fromdf4" sqldf(query1) sqldf(query2) sqldf(query3) sqldf(query4) 部分结果如下: 写几个简单的SQL语句① 查看sqlite的版本student = pd.read_excel("student.xlsx") pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals) query1 = """ ...
您可以重新运行sample_query.py。仅修改语句并查看查询现在运行需要多长时间：print()# sample_query.pyimport sqlite3import timedb_conn = sqlite3.connect("people_db.db")db_cursor = db_conn.cursor()t1 = time.perf_counter_ns()db_cursor.execute("SELECT name, email FROM people WHERE job='Product ...
在Python中,可以使用query函数来执行SQL查询。query函数是pandas库中的一个方法,用于执行SQL查询语句并返回结果。 要使用query函数,首先需要导入pandas库: import pandas as pd 复制代码 然后,可以使用pd.read_sql_query函数来执行SQL查询语句并将结果存储到一个DataFrame对象中: data = pd.read_sql_query("SELECT ...