pandas read_sql をパラメーター化されたsqlクエリ

pandas.read_sql 関数は、データベースからデータを取得するための強力なツールです。 SQLalchemyエンジンを使用する場合、SQLクエリにパラメーターを効果的に渡すことが重要です。 このガイドは、2つの一般的なアプローチを示しています。位置と指名されたパラメーターです。

方法1：位置パラメーター

この方法は、リストまたはタプルを使用して、SQLクエリにパラメーターを提供します。 SQLステートメントのプレースホルダー（％s ）は、パラメーターリストの要素に順番に置き換えられます。

例：

import pandas as pd
from datetime import datetime

# ... (database connection setup using SQLAlchemy) ...

query = ('SELECT "Timestamp", "Value" FROM "MyTable" '
         'WHERE "Timestamp" BETWEEN %s AND %s')
params = [datetime(2014, 6, 24, 16, 0), datetime(2014, 6, 24, 17, 0)]

df = pd.read_sql(query, db, params=params, index_col=['Timestamp'])

方法2：名前付きパラメーター

名前のパラメーターは、より良い読みやすさと保守性を提供します。 ただし、サポートされている構文はデータベースドライバーによって異なります。 sqlalchemyおよびpsycopg2では、％（name）s syntaxが必要です。

例：

import pandas as pd
from datetime import datetime

# ... (database connection setup using SQLAlchemy) ...

query = ('SELECT "Timestamp", "Value" FROM "MyTable" '
         'WHERE "Timestamp" BETWEEN %(dstart)s AND %(dfinish)s')
params = {"dstart": datetime(2014, 6, 24, 16, 0), "dfinish": datetime(2014, 6, 24, 17, 0)}

df = pd.read_sql(query, db, params=params, index_col=['Timestamp'])

重要な注意：データベースドライバーのドキュメントを常に確認して、正しいパラメーターの構文を確認してください。 間違った構文を使用すると、クエリエラーが発生します。 これにより、パラメーター化されたクエリが正しくかつ安全に実行されます。