Abfragen von SQL-Datenbanken mit Pandas

Um aus SQL-Abfragen abgerufene Daten effizient zu speichern und zu bearbeiten, ist es notwendig, die Ergebnisse in zu konvertieren Pandas-Datenstrukturen.

Problemstellung:

Ein Benutzer sucht nach Anleitung zum Konvertieren von SQL Abfrageergebnisse in Pandas-Datenstrukturen. Es wurde eine Beispielabfrage bereitgestellt, und der Benutzer hat angegeben, dass er Schwierigkeiten hat, den Rückgabetyp der Abfrage zu verstehen.

Lösung:

Um SQL-Abfrageergebnisse in Pandas zu konvertieren DataFrame können die folgenden Schritte ausgeführt werden:

1. Importieren Sie das Notwendige Bibliotheken:

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

2. Erstellen Sie die SQL-Verbindung:

engine = create_engine('Your_SQL_Database_Url')
connection = engine.connect()

3. Führen Sie die SQL-Abfrage aus und rufen Sie Ergebnisse ab:

query = 'Your_SQL_Query'
results = connection.execute(query)

4. Ergebnisse in einen Pandas DataFrame konvertieren:

df = pd.DataFrame(results.fetchall())
df.columns = results.keys()

Zusätzliche Überlegungen:

• Identifizieren des Abfrageergebnistyps: Um den Rückgabetyp von zu bestimmen Für die SQL-Abfrage können Sie die Methode fetchall() verwenden, um alle Zeilen der Ergebnismenge abzurufen. Die Ausgabe ist eine Liste von Tupeln, wobei jedes Tupel eine Datenzeile darstellt.
• Spaltentypen analysieren: Bei Bedarf können Sie die Spaltentypen des Pandas DataFrame durch Untersuchen weiter analysieren die Beschreibungseigenschaft der Abfrageergebnisse.