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我正在尝试从数据库中检索数据并保存到 pandas.DataFrame 中。
这是我的 Python 脚本,
conn = pyodbc.connect(sql_server)
query = '''SELECT a1, a2, a3
FROM ''' + dbschema + '''.SomeResults
WHERE FactorName = \' ''' + FactorName + ''' \' AND parametername = 'Param1' ORDER BY Factor1 '''
df = pd.read_sql(query, conn)
print(df)
Empty DataFrame
Columns: [a1, a2, a3]
Index: []
最佳答案
原因是生成该 SQL 的方式:
In [307]: dbschema = 'db'
In [308]: FactorName = 'Factor1'
In [309]: query = '''SELECT a1, a2, a3
...: FROM ''' + dbschema + '''.SomeResults
...: WHERE FactorName = \' ''' + FactorName + ''' \' AND parametername = 'Param1' ORDER BY Factor1 '''
In [310]: print(query)
SELECT a1, a2, a3
FROM db.SomeResults
WHERE FactorName = ' Factor1 ' AND parametername = 'Param1' ORDER BY Factor1
# NOTE: spaces ^ ^
query = """
SELECT a1, a2, a3
FROM {}.SomeResults
WHERE FactorName = ? AND parametername = 'Param1'
ORDER BY Factor1
"""
df = pd.read_sql(query.format(dbschema), conn, params=(FactorName,))
关于python-3.x - 为什么 pandas.read_sql 返回一个空的 DataFrame?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46914125/
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有没有关于如何在 Pandas 中通过 SQL 查询传递参数的示例? 特别是我使用 SQLAlchemy 引擎连接到 PostgreSQL 数据库。到目前为止,我发现以下工作: df = psql.r
我将 MySQL 与 pandas 和 sqlalchemy 结合使用。但是,它非常慢。一个简单的查询,因为这个查询需要超过 11 分钟才能在具有 1100 万行的表上完成。什么行动可以改善这种表现?
我是一名优秀的程序员,十分优秀!