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本篇內容主要講解“Python Pandas pandas.read_sql函數的用法”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Python Pandas pandas.read_sql函數的用法”吧!
Pandas是基于NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數據分析任務而創建的。Pandas 納入了大量庫和一些標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需的工具。Pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數據的函數和方法。你很快就會發現，它是使Python成為強大而高效的數據分析環境的重要因素之一。本文主要介紹一下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)
將SQL查詢或數據庫表讀入DataFrame。
此功能是一個方便的包裝read_sql_table和 read_sql_query（為了向后兼容）。它將根據提供的輸入委托給特定的功能。SQL查詢將被路由到read_sql_query，而數據庫表名將被路由到read_sql_table。請注意，委托的功能可能有更多關于其功能的特定說明，此處未列出。
參數： | sql：string或SQLAlchemy可選（選擇或文本對象） 要執行的SQL查詢或表名。 con：SQLAlchemy可連接（引擎/連接）或數據庫字符串URI 或DBAPI2連接（回退模式） 使用SQLAlchemy可以使用該庫支持的任何數據庫。如果是DBAPI2對象， 則僅支持sqlite3。 index_col：字符串或字符串列表，可選，默認值：無 要設置為索引的列（MultiIndex）。 coerce_float：boolean，默認為True 嘗試將非字符串，非數字對象（如decimal.Decimal）的值轉換為浮點， 這對SQL結果集很有用。 params：list，tuple或dict，optional，default：None 要傳遞給執行方法的參數列表。用于傳遞參數的語法取決于數據庫驅動程序。 檢查數據庫驅動程序文檔， 了解PEP 249的paramstyle中描述的五種語法樣式中的哪一種。 例如，對于psycopg2，使用％(name)s，所以使用params = {'name'：'value'} parse_dates：list或dict，默認值：None 要解析為日期的列名的列表。 的字典，其中格式字符串是在解析的情況下的strftime兼容的字符串倍， 或是在解析整數時間戳的情況下（d，S，NS，MS，我們）之一。{column_name: format string} dict of ，其中arg dict對應于關鍵字參數，特別適用于沒有本機Datetime支持的數據庫， 例如SQLite。{column_name: arg dict}pandas.to_datetime() columns：list，默認值：None 從SQL表中選擇的列名列表（僅在讀取表時使用）。 chunksize：int，默認無 如果指定，則返回一個迭代器，其中chunksize是要包含在每個塊中的行數。 |
返回： | DataFrame(數據幀) |
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()
內容擴展：
有沒有關于如何使用Pandas中的SQL查詢傳遞參數的示例？
特別是我正在使用SQLAlchemy引擎來連接到PostgreSQL數據庫。到目前為止，我發現以下工作：
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文檔說，params也可以作為一個dict來傳遞，但我似乎無法讓這個工作嘗試了：
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，相信大家對“Python Pandas pandas.read_sql函數的用法”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！
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