pandas读取SQL数据库到DataFrame

最新推荐文章于 2025-10-13 17:42:14 发布
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#sql #数据库 #pandas #BLOB

本文介绍了一种使用pandas.io.sql模块中的sql.read_sql_query和sql.read_sql_table函数将SQL数据库查询结果直接转换为DataFrame的方法，这种方法能有效避免处理大量BLOB数据时出现的LOBvariablenolongervalidaftersubsequentfetch等问题。

在查询sql数据库时可以直接将数据读取到dataframe中，这样直接解决读取了大量含BLOB的记录后出现BLOB数据无效的问题，如LOB variable no longer valid after subsequent fetch，对这个问题，以前我都是查询后一点一点往外拿数据，一次几条。。。
这样直接使用pandas.io.sql模块中的sql.read_sql_query(sql_str,conn)和sql.read_sql_table(table_name,conn)就好了。第一个是使用sql语句，第二个是直接将一个table转到dataframe中。具体API文档见
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html#io-sql

python==pyodbc连接SqlServer，pandas读取表数据成DataFrame
hebian1994的博客
09-25 970
从微软官网安装驱动到电脑。PIP安装pyodbc。
Python实现从SQL型数据库读写dataframe型数据的方法【基于pandas】
python函数基础教程
04-13 1786
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 本文实例讲述了Python实现从SQL型数据库读写dataframe型数据的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： Python的pandas包对表格化的数据处理能力很强，而SQL数据库的数据就是以表格的形式储存，因此经常将sql数据库里的数据直接读取为dataframe，分析操作以后再将dataframe存到sql数据库中。而...
Python之三大基本库——Pandas(1)
最新发布
m0_61746796的博客
10-13 2225
本文介绍了Python数据分析库Pandas的基本概念和使用方法。Pandas是基于NumPy构建的开源库，专注于结构化数据处理，提供DataFrame和Series两种核心数据结构，支持数据清洗、统计分析等功能，适用于金融分析、机器学习预处理等场景。文章详细说明了Pandas的安装方法（推荐使用清华镜像源），并强调要掌握Series和DataFrame这两个核心数据结构才能熟练使用Pandas。这是Pandas系列教程的第一篇，后续将深入讲解更多内容。
DataFrame的操作-使用SQL
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
07-02 2001
大数据实验教学系统DataFrame的操作-使用SQL在SparkSQL对SQL语句的处理和关系型数据库采用了类似的方法，SparkSQL会先将SQL语句进行解析Parse形成一个Tree，然后使用Rule对Tree进行绑定、优化等处理过程，通过模式匹配对不同类型的节点采用不同的操作。而SparkSQL的查询优化器是Catalyst，它负责处理查询语句的解析、绑定、优化和生成物理计划等过程，Catalyst是SparkSQL最核心的部分，其性能优劣将决定整体的性能。掌握Spark SQL临时视图的创建。  
sql读取数据库，查询的数据转为dataframe
Android_Study_OK的博客
04-02 3265
# 执行sql语句 cs1.execute('select * from tabel_name') # 拿到所有数据 data = cs1.fetchall() print(data) # 拿到所有数据的描述 columnDes = cs1.description print(columnDes) # 通过描述，得到列名称 columnNames = [columnDes[i][0] for...
python SQL1 之 如何连接 PostgreSQL 的 SQL 数据库 并取数成DataFrame
HaileeRPIJNU的博客
04-08 1709
Postgre是功能非常强大的数据库管理系统，而且全部开源。在很多方面都比MySQL强，如复杂SQL的执行、存储过程、触发器、索引。同时PostgreSQL是多进程的，而MySQL是线程的。它的不足之处在于 1. 导入： import psycopg2 这个库看起来很奇怪，但是理解之后就会发现容易记忆。 psyco是亢奋、精神病的意思，而pg可以理解为postgre的缩写，是不是觉得开发者是个精力充沛的geek？ 2 自然是二代版本，现在已经出来pyscopg3， 但是由于笔者的习惯，这里还是
Pandas读取MySQL数据到DataFrame的方法
09-09
本文将详细介绍两种使用Pandas从MySQL读取数据到DataFrame的方法。 方法一： 这种方法利用了SQLAlchemy库，它是一个强大的ORM（Object-Relational Mapping）工具，可以简化数据库的交互。首先，你需要导入`create_...
python pandas读取SQLsever数据库为dataframe
04-05
可以使用pandas库中的read_sql函数来读取SQL Server数据库中的数据为dataframe。需要安装pandas和pyodbc库。 以下是读取SQL Server数据库中的数据为dataframe的示例代码： ```python import pandas as pd import ...
pandas实现to_sql将DataFrame保存到数据库中
12-26
或者我们有一个中间的结果，如果放到数据库中通过sql操作会更加的直观，处理后再将结果读取到DataFrame中。这两个场景，就需要用到DataFrame的to_sql操作。 具体的操作 连接数据库代码 import pandas as pd from ...
pandas 读取mysql数据_Pandas读取MySQL数据到DataFrame的方法
weixin_42116791的博客
01-20 413
方法一：#-*- coding:utf-8 -*-from sqlalchemy import create_engineclass mysql_engine():user='******'passwd='******'host='******'port = '******'db_name='******'engine = create_engine('mysql://{0}:{1}@{2}:{3...
用写sql的思路写dataframe：把sql语法转化成dataframe语法
Neon Light 的博客
01-03 1733
查询表 a_table如下： class name project score 一班 张三 语文 80 一班 张三 数学 90 二班 李四 语文 80 二班 李四 数学 90 查询筛选 select name,score from a_table where class='一班' and project='语文' a_table = pd.DataFrame(.........
Pandas - Dataframe 实现 SQL Where
ling_xiao_csdn的博客
09-26 594
sql中的where语句的功能非常丰富，常用关键包括 =，<>，>=，<=，>，<，in，not in，isnull，like，and，or等关键字，下面我们就来看看，如果是在pandas中该如何实现。 >>> import pandas as pd >>> import numpy as np df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx') >>> df = pd.read_ex
pandas 读取文件内容dataframe方法
YPL_ZML的博客
06-24 2992
import pandas as pd # 获取数据 detail = pd.read_excel('meal_order_detail.xlsx', sep=',') # print(detail) # print(detail.index) # print(detail.columns) # 获取某一列数据 -- 获取菜品名称 # print(detail['dishes_name']) ...
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weixin_41855010的博客
02-12 8265
这个过程大致分成两步，第一步是读取excel文件，使用pd.ExcelFile方法，可以存储在类似file的变量当中，第二步是把file中的内容用file.parse()方法解析至data中，转换成一个DataFrame数据帧。 具体代码如下： import pandas as pd file = pd.ExcelFile('students_info.xlsx') data = file.par...
Python Pandas读取文件和DataFrame、Series的基本使用
weixin_48826751的博客
03-26 2709
1.读取文件和数据属性的基本查看方法 数据类型 读取方法 csv,tsv,txt pd.read_csv(filepath) excel pd.read_excel(filepath) mysql pd.read_sql(filepath) 注意，读取mysql时，要先进行sql连接 import pymysql conn = pymysql.connect( host="127.0.0.1" user="root" password="123456" database
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Mogul的博客
09-02 3150
1.读取mongodb数据库集合到DataFrame import pymongo import pandas as pd client = pymongo.MongoClient("数据库连接字符串") # 第二种方式 host='localhost', port=27017 db = client['要读取的数据库名'] coll_name = db['要读取的集合名'] # 读取mongodb的集合到pandas df = pd.DataFrame(list(coll_name.fin..
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IT_ZZQ的博客
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2019-05-21，在开发中遇到这样一个报错信息： ProgrammingError: LOB variable no longer valid after subsequent fetch 经网上查找学习，发现是oracle中使用了wm_concat函数生成了一个长文本clob字段，cx_Oracle 读取数据时产生了报错，具体原理不太懂，但是使用to_char()函数处理之后，测试发...
Oracle大数据量读取：LOB variable no longer valid after subsequent fetch
人工智能讲师团
05-29 947
Stack Overflow解决方案： cx_Oracle版本问题，在cx_Oracle5版本上有部分限制，在cx_Oracle6版本上没有此项限制。 This is a limitation of versions of cx_Oracle 5 and earlier. The new version (cx_Oracle 6) doesn't have this limitation. Y...
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