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Python pandas.read_sql_table用法及代碼示例


用法:

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

將 SQL 數據庫表讀入 DataFrame。

給定一個表名和一個 SQLAlchemy 可連接對象，返回一個 DataFrame。此函數不支持 DBAPI 連接。

參數：

table_name：str

數據庫中 SQL 表的名稱。

con：SQLAlchemy 可連接或 str

數據庫 URI 可以作為 str 提供。不支持 SQLite DBAPI 連接模式。

schema：str，默認無

數據庫中要查詢的 SQL 模式的名稱(如果數據庫風格支持此)。如果 None (默認)，則使用默認模式。

index_col：str 或 str 列表，可選，默認：無

要設置為索引(MultiIndex)的列。

coerce_float：布爾值，默認為真

嘗試將非字符串、非數字對象(如 decimal.Decimal)的值轉換為浮點數。可能導致精度損失。

parse_dates：列表或字典，默認無

  • 要解析為日期的列名列表。

  • {column_name:format string} 的字典，其中格式字符串在解析字符串時間的情況下是 strftime 兼容的，或者在解析整數時間戳的情況下是 (D, s, ns, ms, us) 之一。

  • {column_name:arg dict} 的字典，其中 arg 字典對應於 pandas.to_datetime() 的關鍵字參數，特別適用於沒有原生日期時間支持的數據庫，例如 SQLite。

columns：列表，默認無

要從 SQL 表中選擇的列名列表。

chunksize：整數，默認無

如果指定，則返回一個迭代器，其中 chunksize 是要包含在每個塊中的行數。

返回：

數據幀或迭代器[數據幀]

SQL 表作為帶有標簽軸的二維數據結構返回。

注意：

任何帶有時區信息的日期時間值都將轉換為 UTC。

例子：

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

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注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.read_sql_table。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。