pandas的read_sql_query函数代码

可以在Python中使用以下代码来读取SQL查询结果：

import pandas as pd
import sqlite3

# 连接 SQLite 数据库
conn = sqlite3.connect('database.db')

# 执行 SQL 查询
query = "SELECT * FROM table_name"
df = pd.read_sql_query(query, conn)

# 关闭连接
conn.close()

# 打印 DataFrame
print(df)

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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。

pandas.read_sql_query() 函数执行 SQL 查询并将结果集存为集合

`pandas.read_sql_query()` 函数执行 SQL 查询并将结果集存储为 Pandas DataFrame 而不是集合。DataFrame 是 Pandas 中最常用的数据结构之一，它类似于电子表格或 SQL 表格，可以方便地进行数据清洗、转换和分析。

如果你想将 DataFrame 中的数据转换为 Python 集合，可以使用 DataFrame 的 `values` 属性，它会返回一个包含 DataFrame 中所有行的二维 numpy 数组。你可以将这个数组转换为 Python 列表或集合，例如：

import pandas as pd
import sqlite3

# 连接到数据库
conn = sqlite3.connect('example.db')

# 执行 SQL 查询并将结果读取到 DataFrame 中
df = pd.read_sql_query("SELECT * from my_table", conn)

# 将 DataFrame 中的数据转换为 Python 集合
data = set([tuple(row) for row in df.values])

# 关闭数据库连接
conn.close()

这将执行一个名为 "my_table" 的表的查询，并将结果读取到一个名为 `df` 的 Pandas DataFrame 中。然后，我们使用 DataFrame 的 `values` 属性将数据转换为一个二维 numpy 数组，并使用列表推导式将每行转换为一个元组，并将它们添加到一个集合中。现在，`data` 变量包含了一个不可变的集合，其中每个元素都是一个包含一行数据的元组。