建立与数据库的连接,可以使用数据库驱动程序提供的连接函数,并提供必要的连接参数(如主机名、用户名、密码、数据库名称等)。 使用连接对象创建一个游标对象,该游标对象用于执行SQL查询。 使用游标对象的execute()方法执行SQL查询,并获取查询结果。 使用pandas的DataFrame()函数将查询结果转换为pandas DataFrame。可以将查...
read_sql_query(sql, con[, index_col, …]) #将 SQL 数据表或查询读入 DataFrame read_sql(sql, con[, index_col, …]) # 将存储在 DataFrame 中的记录写入 SQL 数据库 DataFrame.to_sql(name, con[, schema, …]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 注意: read_sql()是read_sql_table()和r...
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. ...
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...
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。
【问题描述】*:python读取SQLSERVER数据到dataframe,并采用create_engine 创建引擎,用to_sql方法插入达梦数据库下的表 1、采用SQLAlchemy(1.3.23)和sqlalchemy_dm(1.1.10)按达梦技术文档来配置,则create_engine函数后可以调用成功,并得到一个连接池。但是调用dataframe的to_sql的时候,报如下错误(即:sqlalchemy的版本...
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') ...
{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读取txt文件,将数据转化为dataFrame,dataFrame数据插入到pgsql 1. pd.io.sql.to_sql(dataframe,'table_name',con=conn,schema='w_analysis',if_exists='append') 2.df.to_sql('test0001', engine,schema='ioc_dw_second', if_exists='append', index=False) #增量入库 ...