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. ...
在Python中,我们可以使用pandas库中的read_sql函数来执行SQL查询,并将结果返回为DataFrame。下面是一个简单的示例代码,演示了如何使用Python执行SQL语句返回DataFrame: importpandasaspdimportsqlite3# 连接到SQLite数据库conn=sqlite3.connect('example.db')# 执行SQL查询,并将结果返回为DataFramedf=pd.read_sql('SELECT...
例如： CREATE PROCEDURE sp_AccountRole_Create @CategoryID int, @RoleName nvarchar(10), @Descriptio...
很多时候,我们用Python处理数据,需要连接到Mysql、Postgresql等数据库,获取表数据,再构建pandas的DataFrame进行进一步处理。但是查询数据库结果集是没有表字段名称的,我们希望构建的DataFrame的列名和表字段一样。 直接上代码 这里以Postgresql数据库为例,Mysql数据库差不多,其他的自行改造。 先封装一个查询类,查询返回的...
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') ...
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...
{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...
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。
使用DataFrame.query快速查找数据 如果使用DataFrame.eval方法执行比较表达式,返回的是符合条件的布尔结果,你需要使用Mask Indexing来获取想要的数据: mask = df.eval('(A < 0.5) & (B < 0.5)') result1 = df[mask] result1 如果直接使用eval方法过滤数据,你需要配合使用Mask Indexing。 而DataFrame.query方法对...
python中dataframe的to_sql方式支持问题2、代码不变，只是按错误提示，升级sqlalchemy的版本为（SQLAlchemy...