Comment convertir efficacement les résultats d'une requête SQL en un DataFrame Pandas ?

Conversion des résultats de requête SQL en structures de données Pandas

Problème :

Un utilisateur a besoin d'aide dans la conversion des résultats d'une requête SQL en une structure de données Pandas. L'utilisateur a tenté d'imprimer les résultats de la requête mais n'a obtenu aucune information utile.

Solution :

Pour convertir les résultats de la requête SQL en Pandas, les étapes suivantes peuvent être suivies :

1. Établissez une connexion à la base de données à l'aide de create_engine() et connect() de SQLAlchemy fonctions.
2. Exécutez la requête SQL à l'aide de la méthode connection.execute() et stockez les résultats dans une variable (par exemple, resoverall).
3. Récupérez toutes les lignes des résultats de la requête à l'aide de resoverall. méthode fetchall(). Cela renvoie une liste de tuples, où chaque tuple représente une ligne.
4. Créez un DataFrame Pandas à partir de la liste des tuples. Pour ce faire, utilisez DataFrame(resoverall.fetchall()), qui attribue automatiquement des noms de colonnes en fonction des index de tuple.
5. En option, vous pouvez attribuer des noms de colonnes spécifiques en utilisant df.columns = resoverall.keys(), où resoverall.keys() renvoie une liste de noms de colonnes.

Exemple Code :

from sqlalchemy import create_engine
from pandas import DataFrame

engine2 = create_engine('mysql://THE DATABASE I AM ACCESSING')
connection2 = engine2.connect()
dataid = 1022
resoverall = connection2.execute("SELECT sum(BLABLA) AS BLA, sum(BLABLABLA2) AS BLABLABLA2, sum(SOME_INT) AS SOME_INT, sum(SOME_INT2) AS SOME_INT2, 100*sum(SOME_INT2)/sum(SOME_INT) AS ctr, sum(SOME_INT2)/sum(SOME_INT) AS cpc FROM daily_report_cooked WHERE campaign_id = '%s'", %dataid)
df = DataFrame(resoverall.fetchall())
df.columns = resoverall.keys()

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