Python Pandas pandas.read_sql函数实例用法
Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中read_sql方法的使用。
pandas.read_sql（sql，con，index_col = None，coerce_float = True，params = None，parse_dates = None，columns = None，chunksize = None)
将SQL查询或数据库表读入DataFrame。
此功能是一个方便的包装read_sql_table和 read_sql_query（为了向后兼容）。它将根据提供的输入委托给特定的功能。SQL查询将被路由到read_sql_query，而数据库表名将被路由到read_sql_table。请注意，委托的功能可能有更多关于其功能的特定说明，此处未列出。
|
参数： |
sql：string或SQLAlchemy可选（选择或文本对象） 要执行的SQL查询或表名。 con：SQLAlchemy可连接（引擎/连接）或数据库字符串URI 或DBAPI2连接（回退模式） 使用SQLAlchemy可以使用该库支持的任何数据库。如果是DBAPI2对象， 则仅支持sqlite3。 index_col：字符串或字符串列表，可选，默认值：无 要设置为索引的列（MultiIndex）。 coerce_float：boolean，默认为True 尝试将非字符串，非数字对象（如decimal.Decimal）的值转换为浮点， 这对SQL结果集很有用。 params：list，tuple或dict，optional，default：None 要传递给执行方法的参数列表。用于传递参数的语法取决于数据库驱动程序。 检查数据库驱动程序文档， 了解PEP 249的paramstyle中描述的五种语法样式中的哪一种。 例如，对于psycopg2，使用％(name)s，所以使用params = {'name'：'value'} parse_dates：list或dict，默认值：None 要解析为日期的列名的列表。 的字典，其中格式字符串是在解析的情况下的strftime兼容的字符串倍， 或是在解析整数时间戳的情况下（d，S，NS，MS，我们）之一。{column_name: format string} dict of ，其中arg dict对应于关键字参数，特别适用于没有本机Datetime支持的数据库， 例如SQLite。{column_name: arg dict}pandas.to_datetime() columns：list，默认值：None 从SQL表中选择的列名列表（仅在读取表时使用）。 chunksize：int，默认无 如果指定，则返回一个迭代器，其中chunksize是要包含在每个块中的行数。 |
|
返回： |
DataFrame(数据帧) |
例如
import MySQLdb
mysql_cn= MySQLdb.connect(host='myhost',
port=3306,user='myusername', passwd='mypassword',
db='information_schema')
df_mysql = pd.read_sql('select * from VIEWS;', con=mysql_cn)
print 'loaded dataframe from MySQL. records:', len(df_mysql)
mysql_cn.close()
内容扩展：
有没有关于如何使用Pandas中的SQL查询传递参数的示例？
特别是我正在使用SQLAlchemy引擎来连接到PostgreSQL数据库。到目前为止，我发现以下工作：
df = psql.read_sql(('select "Timestamp","Value" from "MyTable" '
'where "Timestamp" BETWEEN %s AND %s'),
db,params=[datetime(2014,6,24,16,0),datetime(2014,6,24,17,0)],
index_col=['Timestamp'])
pandas文档说，params也可以作为一个dict来传递，但我似乎无法让这个工作尝试了：
df = psql.read_sql(('select "Timestamp","Value" from "MyTable" '
'where "Timestamp" BETWEEN :dstart AND :dfinish'),
db,params={"dstart":datetime(2014,6,24,16,0),"dfinish":datetime(2014,6,24,17,0)},
index_col=['Timestamp'])
到此这篇关于Python Pandas pandas.read_sql函数实例用法的文章就介绍到这了,更多相关Python Pandas pandas.read_sql函数详解内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
相关文章
注意力机制最先被用在NLP领域,Attention就是为了让模型认识到数据中哪一部分是最重要的,为它分配更大的权重,获得更多的注意力在一些特征上,让模型表现更好,这篇文章主要给大家介绍了关于YOLOv5改进之添加CBAM注意力机制的相关资料,需要的朋友可以参考下2022-11-11
这篇文章主要介绍了Django如何创作一个简单的最小程序，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2021-05-05
Python使用asyncio.Queue进行任务调度的实现
本文主要介绍了Python使用asyncio.Queue进行任务调度的实现,它可以用于任务调度和数据交换,文中通过示例代码介绍的非常详细,感兴趣的可以了解一下2024-02-02
这篇文章主要介绍了Python基础之变量基本用法与进阶,结合实例形式详细分析了Python变量引用、可变和不可变类型、局部变量和全局变量等相关原理与使用技巧,需要的朋友可以参考下2020-01-01
Python使用import导入本地脚本及导入模块的技巧总结
这篇文章主要介绍了Python使用import导入本地脚本及导入模块的技巧,结合实例形式总结分析了Python使用import导入本地脚本及导入模块的使用方法及相关操作注意事项,需要的朋友可以参考下2019-08-08
这篇文章主要介绍了pytorch 实现多个Dataloader同时训练的操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教2021-05-05
这篇文章主要介绍了Python代码太长换行的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2019-07-07
本文主要介绍了np.unique()的具体使用，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2023-03-03
这篇文章主要给大家介绍了关于python如何统计字符串中字符的个数的相关资料,如果在一个字符串中,需要统计某个字符或字符串出现的次数,可以使用count方法,需要的朋友可以参考下2023-10-10
今天要带大家实现的是PPT图片的提取。在我们学习工作中，PPT的使用还是非常频繁的，但是自己做PPT是很麻烦的，所以就需要用到别人的模板或者素材，这个时候提取PPT图片就可以减少我们很多工作。2021-09-09
最新评论