15 - 导入数据 - pd.read_sql(query, conobject) - 读sql

表格总结

1: 读取整个表

• 描述：读取 SQL 数据库中整个表的数据。
• 代码：

  import pandas as pd
  from sqlalchemy import create_engine
  engine = create_engine('sqlite:///mydatabase.db')  # 示例为 SQLite 数据库
  df = pd.read_sql_table('my_table', con=engine)
  print(df.head())

• 预期结果：输出 ‘my_table’ 表的前 5 行。

2: 执行 SQL 查询

• 描述：执行自定义的 SQL 查询并读取结果。
• 代码：

  query = "SELECT * FROM my_table WHERE column1 = 'value'"
  df = pd.read_sql_query(query, con=engine)
  print(df.head())

• 预期结果：输出符合 WHERE 条件的 ‘my_table’ 表的前 5 行。

3: 读取特定列

• 描述：从 SQL 表中读取特定的列。
• 代码：

  columns = ['column1', 'column2']
  df = pd.read_sql_table('my_table', con=engine, columns=columns)
  print(df.head())

• 预期结果：输出 ‘my_table’ 表中 ‘column1’ 和 ‘column2’ 列的前 5 行。

4: 读取数据库的元数据

• 描述：使用数据库的元数据来读取表结构。
• 代码：

  from sqlalchemy import MetaData
  metadata = MetaData(bind=engine)
  metadata.reflect()
  df = pd.read_sql_table('my_table', con=engine, schema=metadata)
  print(df.head())

• 预期结果：输出 ‘my_table’ 表的前 5 行，使用元数据来确定表结构。

5: 读取结果集的前几行

• 描述：限制从 SQL 查询中读取的行数。
• 代码：

  df = pd.read_sql_query(query, con=engine, chunksize=10)
  print(next(df).head())  # 使用 chunksize 需要迭代结果

• 预期结果：输出查询结果的前 10 行。

6: 读取数据库视图

• 描述：读取 SQL 数据库中的视图。
• 代码：

  df = pd.read_sql_table('my_view', con=engine)
  print(df.head())

• 预期结果：输出 ‘my_view’ 视图的前 5 行。

7: 读取数据库中的临时表

• 描述：读取 SQL 数据库中的临时表。
• 代码：

  df = pd.read_sql_table('temp_my_table', con=engine)
  print(df.head())

• 预期结果：输出 ‘temp_my_table’ 临时表的前 5 行。

8: 读取数据库中的数据并指定列的数据类型

• 描述：在读取时指定某些列的数据类型。
• 代码：

  dtypes = {'column1': int, 'column3': 'category'}
  df = pd.read_sql_table('my_table', con=engine, dtype=dtypes)
  print(df.head())

• 预期结果：输出 ‘my_table’ 表的前 5 行，’column1’ 为 int 类型，’column3’ 为 ‘category’ 类型。

9: 读取数据库并使用索引列

• 描述：使用 SQL 表中的一列作为 DataFrame 的索引。
• 代码：

  df = pd.read_sql_table('my_table', con=engine, index_col='id_column')
  print(df.head())

• 预期结果：输出 ‘my_table’ 表的前 5 行，以 ‘id_column’ 作为索引。

10: 从数据库读取并过滤数据

• 描述：在 SQL 查询中过滤数据，然后读取结果。
• 代码：

  query = "SELECT * FROM my_table WHERE column2 > 100"
  df = pd.read_sql_query(query, con=engine)
  print(df.head())

• 预期结果：输出 ‘my_table’ 表中 ‘column2’ 大于 100 的记录的前 5 行。