Python pyspark read_sql_table用法及代码示例

本文简要介绍 pyspark.pandas.read_sql_table 的用法。

用法:
pyspark.pandas.read_sql_table(table_name: str, con: str, schema: Optional[str] = None, index_col: Union[str, List[str], None] = None, columns: Union[str, List[str], None] = None, **options: Any) → pyspark.pandas.frame.DataFrame

将 SQL 数据库表读入 DataFrame。

给定一个表名和一个 JDBC URI，返回一个 DataFrame。

参数：

table_name：str: 数据库中 SQL 表的名称。
con：str: JDBC URI 可以作为 str 提供。

注意

URI 必须是 JDBC URI 而不是 Python 的数据库 URI。
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，默认值：无: 要设置为索引(MultiIndex)的列。
columns：列表，默认无: 要从 SQL 表中选择的列名列表。
options：dict: 所有其他选项直接传递到 Spark 的 JDBC 数据源。

DataFrame: SQL 表作为带有标签轴的二维数据结构返回。

例子：

>>> ps.read_sql_table('table_name', 'jdbc:postgresql:db_name')

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自spark.apache.org大神的英文原创作品 pyspark.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。

用法:

参数：

返回：

例子：