本篇内容主要讲解“Python Pandas pandas.read_sql函数的用法”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python Pandas pandas.read_sql函数的用法”吧!
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，相信大家对“Python Pandas pandas.read_sql函数的用法”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
