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Python pandas.read_sql_table用法及代码示例


用法:

pandas.read_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None, coerce_float=True, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None)

将 SQL 数据库表读入 DataFrame。

给定一个表名和一个 SQLAlchemy 可连接对象，返回一个 DataFrame。此函数不支持 DBAPI 连接。

参数：

table_name：str

数据库中 SQL 表的名称。

con：SQLAlchemy 可连接或 str

数据库 URI 可以作为 str 提供。不支持 SQLite DBAPI 连接模式。

schema：str，默认无

数据库中要查询的 SQL 模式的名称(如果数据库风格支持此)。如果 None (默认)，则使用默认模式。

index_col：str 或 str 列表，可选，默认：无

要设置为索引(MultiIndex)的列。

coerce_float：布尔值，默认为真

尝试将非字符串、非数字对象(如 decimal.Decimal)的值转换为浮点数。可能导致精度损失。

parse_dates：列表或字典，默认无

  • 要解析为日期的列名列表。

  • {column_name:format string} 的字典，其中格式字符串在解析字符串时间的情况下是 strftime 兼容的，或者在解析整数时间戳的情况下是 (D, s, ns, ms, us) 之一。

  • {column_name:arg dict} 的字典，其中 arg 字典对应于 pandas.to_datetime() 的关键字参数，特别适用于没有原生日期时间支持的数据库，例如 SQLite。

columns：列表，默认无

要从 SQL 表中选择的列名列表。

chunksize：整数，默认无

如果指定，则返回一个迭代器，其中 chunksize 是要包含在每个块中的行数。

返回：

数据帧或迭代器[数据帧]

SQL 表作为带有标签轴的二维数据结构返回。

注意：

任何带有时区信息的日期时间值都将转换为 UTC。

例子：

>>> pd.read_sql_table('table_name', 'postgres:///db_name')

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注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.read_sql_table。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。