python - 具有多个选择的 Pandas read_sql 查询

Question

read_sql 查询可以处理具有多个 select 语句的 sql 脚本吗？

我有一个执行不同任务的 MSSQL 查询，但我不想为每种情况编写单独的查询。我只想编写一个查询并拉入多个表。

我想在同一个脚本中进行多个查询，因为这些查询是相关的，这样可以更轻松地更新脚本。

例如:

SELECT ColumnX_1, ColumnX_2, ColumnX_3

FROM Table_X
INNER JOIN (Etc etc...)

----------------------
SELECT ColumnY_1, ColumnY_2, ColumnY_3

FROM Table_Y
INNER JOIN (Etc etc...)

这会导致两个单独的查询结果。

后续的python代码为:

scriptFile = open('.../SQL Queries/SQLScript.sql','r')
script = scriptFile.read()
engine = sqlalchemy.create_engine("mssql+pyodbc://UserName:PW!@Table")
connection = engine.connect()

df = pd.read_sql_query(script,connection)
connection.close()

仅引入查询中的第一个表。

无论如何我都可以提取两个查询结果(可能使用字典)，这样我就不必将查询分成多个脚本。

Answer 1

您可以执行以下操作:

queries = """
SELECT ColumnX_1, ColumnX_2, ColumnX_3

FROM Table_X
INNER JOIN (Etc etc...)
---
SELECT ColumnY_1, ColumnY_2, ColumnY_3

FROM Table_Y
INNER JOIN (Etc etc...)
""".split("---")

现在您可以查询每个表并连接结果:

df = pd.concat([pd.read_sql_query(q, connection) for q in queries])

---

另一种选择是对两个结果使用 UNION，即在 SQL 中执行连接。