python - 相当于 numpy 数组的 pandas read_sql_query？

Question

我想使用类似于 pandas“read_sql_query”的东西，将数据库中的数据加载到 numpy 数组中，而不是 pandas 数据帧中。

在 pandas 中我使用类似的东西:

df = pd.read_sql_query(sql="select * from db;", con=con, index_col='index')

现在我需要一个像这样的函数:

A = read_sql_to_np(sql="select * from db;")

其中 A 是一个 numpy 数组。

Answer 1

任何数据帧都可以使用 to_array() 方法转换为 numpy 数组:

>>> df = pandas.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 
                           'B': [1.0, 2.0, 3.0], 
                           'C': ['a', 'b', 'c']})
>>> df.to_numpy()
array([[1, 1.0, 'a'],
       [2, 2.0, 'b'],
       [3, 3.0, 'c']], dtype=object)
>>> df['A'].to_numpy()
array([1, 2, 3])
>>> df[['A', 'B']].to_numpy()
array([[1., 1.],
       [2., 2.],
       [3., 3.]])
>>> df[['C']].to_numpy()
array([['a'],
       ['b'],
       ['c']], dtype=object)

因此，您可以简单地使用 pandas，然后从结果数据帧中提取 numpy 数组。

如Parfait指出，在进行转换时必须小心数据类型。我在上面的示例中隐式地保留了这一点，但请注意第一个示例如何使用 dtype=object 生成一个数组，而第二个示例如何生成一个普通的 float 组。我认为对 numpy 中数据类型的详细讨论超出了这个问题的范围。