Wie kann ich SQL-Abfrageergebnisse in Pandas DataFrames konvertieren?

Abfragen von SQL-Datenbanken mit Pandas

Um aus SQL-Abfragen abgerufene Daten effizient zu speichern und zu bearbeiten, ist es notwendig, die Ergebnisse in umzuwandeln Pandas-Datenstrukturen.

Problemstellung:

Ein Benutzer sucht Rat zum Konvertieren von SQL-Abfrageergebnissen in Pandas-Datenstrukturen. Es wurde eine Beispielabfrage bereitgestellt, und der Benutzer hat angegeben, dass er Schwierigkeiten hat, den Rückgabetyp der Abfrage zu verstehen.

Lösung:

So konvertieren Sie SQL-Abfrageergebnisse in Pandas DataFrame können die folgenden Schritte ausgeführt werden:

1. Importieren Sie das Notwendige Bibliotheken:

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

2. SQL-Verbindung erstellen:

engine = create_engine('Your_SQL_Database_Url')
connection = engine.connect()

3. Ausführen die SQL-Abfrage und den Abruf durchführen Ergebnisse:

query = 'Your_SQL_Query'
results = connection.execute(query)

4. Ergebnisse in einen Pandas DataFrame konvertieren:

df = pd.DataFrame(results.fetchall())
df.columns = results.keys()

Zusätzliche Überlegungen :

• Identifizieren des Abfrageergebnisses Typ: Um den Rückgabetyp der SQL-Abfrage zu bestimmen, können Sie die Methode fetchall() verwenden, um alle Zeilen der Ergebnismenge abzurufen. Die Ausgabe ist eine Liste von Tupeln, wobei jedes Tupel eine Datenzeile darstellt.
• Spaltentypen analysieren: Bei Bedarf können Sie die Spaltentypen des Pandas DataFrame durch Untersuchen weiter analysieren die Beschreibungseigenschaft der Abfrageergebnisse.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich SQL-Abfrageergebnisse in Pandas DataFrames konvertieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!