pandas中DataFrame的查询方法

Posted 2023-04-13

参考技术A 行选择---data[1:5]---基于位置
列选择---data['lab1','lab2']---基于标签
且行、列不能同时选择

loc的列选择是基于标签

iloc的列选择是基于位置的
data_fecha.iloc[:,[1,2]].head()

如何使用 pymysql 将 mySQL 查询结果存储到 pandas DataFrame 中？

【中文标题】如何使用 pymysql 将 mySQL 查询结果存储到 pandas DataFrame 中？

【英文标题】：How to store mySQL query result into pandas DataFrame with pymysql?

【发布时间】：2018-04-29 22:00:58

【问题描述】：

我正在尝试使用 pymysql 将 mySQL 查询结果存储在 pandas DataFrame 中，并且在构建数据框时遇到错误。发现了一个类似的问题here 和here，但似乎有pymysql 特定的错误被抛出：

import pandas as pd
import datetime
import pymysql

# dummy values 
connection = pymysql.connect(user='username', password='password', databse='database_name', host='host')

start_date = datetime.datetime(2017,11,15)
end_date = datetime.datetime(2017,11,16)

try:
    with connection.cursor() as cursor:
    query = "SELECT * FROM orders WHERE date_time BETWEEN %s AND %s"

    cursor.execute(query, (start_date, end_date)) 

    df = pd.DataFrame(data=cursor.fetchall(), index = None, columns = cursor.keys())
finally:
    connection.close()

返回：AttributeError: 'Cursor' object has no attribute 'keys'

如果我放弃 index 和 columns 参数：

try:
    with connection.cursor() as cursor:
    query = "SELECT * FROM orders WHERE date_time BETWEEN %s AND %s"

    cursor.execute(query, (start_date, end_date)) 

    df = pd.DataFrame(cursor.fetchall())
finally:
    connection.close()

返回ValueError: DataFrame constructor not properly called!

提前致谢！

【参考方案1】：

为此使用Pandas.read_sql()：

query = "SELECT * FROM orders WHERE date_time BETWEEN ? AND ?"
df = pd.read_sql(query, connection,  params=(start_date, end_date))

【讨论】：

pandas.read_sql() 通常运行良好。但是，如果命令是执行需要更新表（并提交表的更新行）的存储过程怎么办？在那种情况下，如何确保提交完成？ pd.read_sql 是否允许提交？

@Nodame，您可以先使用 sqlalchemy 调用存储过程，然后使用 pd.read_sql 读取结果

由于 pymysql Connection 不继承自任何 schlalchemy 类，pymysql 连接如何与 pandas read_sql 一起工作？

【参考方案2】：

试试这个：

import pandas as pd
import pymysql

mysql_connection = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='', db='test', charset='utf8')
                    
sql = "SELECT * FROM `brands`"
df = pd.read_sql(sql, mysql_connection, index_col='brand_id')
print(df)

【参考方案3】：

感谢您建议使用 pandas.read_sql()。它也适用于执行存储过程！我在 MSSQL 2017 环境下测试过。

下面是一个例子（希望对其他人有所帮助）：

def database_query_to_df(connection, stored_proc, start_date, end_date):
    # Define a query
    query ="SET NOCOUNT ON; EXEC " + stored_proc + " ?, ? " + "; SET NOCOUNT OFF"

    # Pass the parameters to the query, execute it, and store the results in a data frame
    df = pd.read_sql(query, connection, params=(start_date, end_date))
    return df