SQL クエリ結果を Pandas DataFrame に変換するにはどうすればよいですか?

SQL クエリ結果を Pandas データ構造に変換する

概要

データ分析と操作では、多くの場合、SQL データベースから取得したデータを Pandas データ構造に変換する必要があります。この記事では、これを実現するプロセスについて説明します。

戻り値の型の識別

提供されたコードの connection.execute() 関数は SQLAlchemy ResultProxy を返します。このオブジェクトは、クエリの結果をタプルの反復可能として表します。各タプルは結果の行に対応します。

Pandas データ構造への変換

変換するには結果のタプルは Pandas DataFrame に変換され、DataFrame を使用できます。コンストラクター:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(resoverall.fetchall())

fetchall() メソッドは、クエリ結果を表すタプルのリストを返します。 DataFrame コンストラクターは、このリストを引数として受け取り、タプルを行として含む DataFrame を生成します。

列名の設定

デフォルトでは、DataFrame は汎用の列名を使用します。 「0」、「1」など。意味のある列名を割り当てるには、列を使用します。属性:

df.columns = resoverall.keys()

resoverall.keys() は、クエリ結果から列名のリストを返します。このリストを DataFrame.columns 属性に割り当てると、列名が設定されます。

型変換による代替

SQL スキーマに一致するように列の型をさらに解析して変換するには、次のようにします。次のアプローチを使用できます。

import numpy as np
from sqlalchemy import types

df = pd.DataFrame(resoverall.fetchall())
for column in resoverall.keys():
    df[column] = df[column].astype(types.type_map[resoverall.scalar_types[column]])

このメソッドは、DataFrame 列の型が次のとおりであることを確認します。 SQL スキーマと一致しています。

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