使用 Pandas 查询 SQL 数据库

为了有效地存储和操作从 SQL 查询中检索的数据，有必要将结果转换为Pandas 数据结构。

问题陈述：

用户寻求指导将 SQL 查询结果转换为 Pandas 数据结构。已提供示例查询，用户表示难以理解查询的返回类型。

解决方案：

将 SQL 查询结果转换为 Pandas DataFrame，可以采取以下步骤：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

2. 创建 SQL 连接：

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

3. 执行SQL查询并检索结果：

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

4. 将结果转换为 Pandas DataFrame:

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

其他注意事项：

• 识别查询结果类型：确定返回类型在 SQL 查询中，您可以使用 fetchall() 方法来检索结果集的所有行。输出将是一个元组列表，每个元组代表一行数据。
• 解析列类型：如果需要，您可以通过检查进一步解析 Pandas DataFrame 的列类型查询结果的描述属性。