import pandas as pd import sqlite3 # 也可以使用 pymysql、sqlalchemy 等数据库连接库 # 创建数据库连接 conn = sqlite3.connect("example.db") # 执行 SQL 语句,读取数据 df = pd.read_sql("SELECT * FROM table_name", conn) # 关闭连接 conn.close() 2. read_sql() 的两种调用方式 pd.read_...
1:读取自定义数据(通过SQL语句) pandas.read_sql_query(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None,chunksize=None) 例如:data = pd.read_sql_query('select * from t_line ',con = engine),会返回一个数据库t_line表的DataFrame格式。如有有时间列可以parse_dates =...
pandas调用数据库主要有read_sql_table,read_sql_query,read_sql三种方式。 二: 因日常工作都是基于数仓分析数据,很少会单查表。所以这里主要介绍:pd.read_sql_query的几个常用参数 pd.read_sql_query(sql,con,index_col='None'params='None‘) → DataFrame sql:要执行的sql脚本,文本类型。 sql= '''select...
query = pd.read_sql_query(sql, db2conn, params)
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。
在使用Pandas的read_sql_query函数时,如果选择了预编译查询选项,Pandas会在内部进行优化,并使用PreparedStatement来执行查询。这样可以提高查询速度并减少内存占用。 二、read_sql_query函数的用法 Pandas的read_sql_query函数可以用于从数据库中读取数据。该函数接受一个SQL查询字符串和一个数据库连接对象作为参数。在使用...
python read_sql_query太慢了 如何提升Python中read_sql_query的性能 在使用Python的Pandas库进行数据分析时,read_sql_query函数常常用于从数据库读取数据。不过,有时候这个过程可能会比较缓慢,尤其是在处理大量数据时。本文将会指导你如何优化read_sql_query的性能,从而提高数据读取的效率。
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)[source] 官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_sql_query.html#pandas.read_sql_query ...
我试图使用pandas.read_sql_query查询一个表,在该表中,我希望将多个列与作为param参数传入的python列表匹配。在尝试完成此操作时,会遇到各种psycopg2错误。 理想情况下,我会提供一个可重复的示例,但不幸的是,由于SQL连接要求,这在这里是不可能的。如果有办法提供一个可重复的例子,请让我知道,我将编辑下面的代码。
pandas.read_sql( sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None) 共有8个可选参数:sql,con,index_col,coerce_float,params,parse_date,columns,chunksize。 该函数基础功能为将SQL查询或数据库表读入DataFrame。此函数是read_sql_table和read_sq...