Python Pandas pandas.read_sql_query函數(shù)實(shí)例用法分析
Pandas是基于NumPy 的一種工具,該工具是為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的。Pandas 納入了大量庫(kù)和一些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型,提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具。Pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。你很快就會(huì)發(fā)現(xiàn),它是使Python成為強(qiáng)大而高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境的重要因素之一。本文主要介紹一下Pandas中read_sql_query方法的使用。
pandas.read_sql_query(sql,con,index_col = None,coerce_float = True,params = None,parse_dates = None,chunksize = None)
將SQL查詢讀入DataFrame。
返回與查詢字符串的結(jié)果集對(duì)應(yīng)的DataFrame。(可選)提供index_col參數(shù)以使用其中一列作為索引,否則將使用默認(rèn)整數(shù)索引。
參數(shù):
sql:string SQL查詢或SQLAlchemy Selectable(select或文本對(duì)象)要執(zhí)行的SQL查詢。
con:SQLAlchemy可連接(引擎/連接),數(shù)據(jù)庫(kù)字符串URI,或sqlite3 DBAPI2連接使用SQLAlchemy可以使用該庫(kù)支持的任何數(shù)據(jù)庫(kù)。如果是DBAPI2對(duì)象,則僅支持sqlite3。
index_col:字符串或字符串列表,可選,默認(rèn)值:無
要設(shè)置為索引的列(MultiIndex)。
coerce_float:boolean,默認(rèn)為True
嘗試將非字符串,非數(shù)字對(duì)象(如decimal.Decimal)的值轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)值。
對(duì)SQL結(jié)果集很有用。
params:list,tuple或dict,optional,default:None
要傳遞給執(zhí)行方法的參數(shù)列表。用于傳遞參數(shù)的語(yǔ)法取決于數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)程序。
檢查數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)程序文檔,
了解PEP 249的paramstyle中描述的五種語(yǔ)法樣式中的哪一種。例如,對(duì)于psycopg2,使用%(name)s,所以使用params = {'name':'value'}
parse_dates:list或dict,默認(rèn)值:None
要解析為日期的列名列表。
{column_name: format string}格式的字典,其中,格式字符串在解析字符串時(shí)間時(shí)是與strftime兼容的,或者在解析整數(shù)時(shí)間戳?xí)r是(D、s、ns、ms、us)兼容的。
{column_name: arg dict}格式的字典,其中arg dict對(duì)應(yīng)于關(guān)鍵字參數(shù),特別適用于沒有本機(jī)Datetime支持的數(shù)據(jù)庫(kù),
例如SQLite。pandas.to_datetime()
chunksize:int,默認(rèn)無
如果指定,則返回一個(gè)迭代器,其中chunksize是要包含在每個(gè)塊中的行數(shù)。
返回:
數(shù)據(jù)幀
例如,
import MySQLdb conn= MySQLdb.connect(host='myhost',port=3306,user='myusername', passwd='mypassword', db='information_schema') sql =""" SELECT danceability, energy, loudness, speechiness, acousticness, instrumentalness, liveness, valence, tempo, activity FROM songs s, users u, song_user su WHERE activity IS NOT NULL AND s.id = su.song_id AND su.user_id = u.id AND u.telegram_user_id = {} """.format(telegram_id) df_mysql = pd.read_sql_query(sql, conn) conn.close()
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