read_sql_query和read_sql有什么区别
时间: 2024-02-07 09:02:03 浏览: 43
read_sql_query和read_sql都是pandas库中用于读取SQL查询结果的函数,但是它们的使用方式略有不同。
read_sql_query用于执行一条SQL查询语句,并将查询结果直接读取到DataFrame中。例如:
``` python
import pandas as pd
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('example.db')
df = pd.read_sql_query("SELECT * from employee", conn)
print(df)
```
read_sql则需要提供一个SQLAlchemy的连接对象,该函数会根据提供的SQLAlchemy的表名或SQL语句自动建立SQLAlchemy连接。例如:
``` python
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
df = pd.read_sql('employee', engine)
print(df)
```
另外,read_sql还可以使用params参数来传递查询参数:
``` python
df = pd.read_sql('employee WHERE age > :age', engine, params={'age': 30})
```
总的来说,两者的基本功能相同,但是使用方法不同,具体选择哪个取决于你的需求和习惯。
相关问题
pd.read_sql_query
`pd.read_sql_query` 是 pandas 库中的一个函数,用于从 SQL 数据库中读取数据并返回一个 pandas 的 DataFrame 对象。它有三个参数:
- `sql`:要执行的 SQL 查询语句。
- `con`:数据库连接对象或字符串。如果是字符串,则表示连接数据库的 URL。
- `params`:参数列表,用于替换 SQL 查询中的占位符。
示例代码:
```python
import pandas as pd
import sqlite3
# 创建数据库连接
conn = sqlite3.connect('example.db')
# 读取数据
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM my_table', conn)
# 关闭连接
conn.close()
# 查看数据
print(df.head())
```
python中pandas的read_sql_query函数
用法是什么?
read_sql_query函数是pandas库提供的读取SQL查询结果并转换为DataFrame格式的函数。它的用法是在Python中使用pandas.read_sql_query(sql, con, params=None)函数来读取SQL查询结果,并将其转换为DataFrame格式。其中,参数sql是要执行的SQL语句;参数con是连接数据库的对象,可以是一个字符串或者是一个sqlalchemy.engine.Engine对象;参数params是执行SQL语句时所需的参数。