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Pandas直接读取sql脚本的方法

  • Post category:Python

Pandas 可以轻松地从 SQL 数据库中读取数据。对于这个目的，需要使用 pandas.read_sql() 函数。这个函数可以从关系型数据库中获取数据。下面是完整的攻略步骤：

步骤 1：导入必要的库和连接到数据库

首先，导入必要的库（pandas 和 sqlalchemy），并使用 sqlalchemy 创建数据库连接引擎。这样就可以通过连接到数据库连接引擎获取数据库表的数据。下面是代码示例：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('sqlite:///example.db')  # 连接sqlite数据库，建议修改连接账号密码等安全信息
db_conn = engine.connect()

步骤 2：使用 Pandas 读取数据

使用 pandas.read_sql() 函数从数据库获取数据。该函数通常使用 SQL 查询和数据库连接作为参数。下面是代码示例：

data = pd.read_sql('SELECT * FROM myTable', con=db_conn)

在上面的例子中，我们查询了 myTable 表的所有数据并将其读入 Pandas dataframe。

步骤 3：关闭数据库连接

在最后一步中，我们需要关闭数据库连接。这就是为什么在使用 python 和数据库时总是尝试在程序的最后一部分中关闭数据库连接。下面是代码示例：

db_conn.close()

现在我们已经完成了从 SQL 数据库中读取数据并将其转换为 Pandas dataframe。下面是另一个例子，说明如何从 PostgreSQL 数据库中读取数据：

import pandas as pd
import psycopg2

conn = psycopg2.connect(
    host="localhost",
    port=5432,
    database="mydatabase",
    user="myuser",
    password="mypassword"
)

df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM my_table', conn)

在这个例子中，我们使用了 psycopg2 库来连接到 PostgreSQL 数据库。读取操作与前面的示例相同，都是使用 pandas.read_sql() 函数，只是参数有所不同。

以上就是Pandas直接读取SQL脚本的方法的完整攻略，希望对您有所帮助。

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