9. 读取数据库数据时，常用的三个函数分别是read_sql_table()__，_read_sql_query()_和_read_sql()。

你所说的三个函数：read_sql_table()、read_sql_query()和read_sql()是pandas库中用于读取数据库数据的函数。

read_sql_table()函数用于读取整个数据库表中的数据，需要指定表名和数据库连接对象。

read_sql_query()函数用于读取数据库中满足指定查询语句的数据，需要指定查询语句和数据库连接对象。

read_sql()函数可以同时读取数据库表和查询语句的数据，需要指定表名或查询语句和数据库连接对象。

注意，这三个函数需要在使用前先通过数据库连接对象来连接数据库。

相关问题

python中read_sql和read_sql_query有什么区别

在Python中，`read_sql` 和 `read_sql_query` 都是用于从SQL数据库读取数据的函数，通常是在Pandas库中使用，但它们的作用和用法略有不同：

1. **read_sql**: 这是一个方法，它直接将整个SQL查询的结果作为DataFrame加载到内存中。当你有一个完整的SQL查询语句，想要获取整张表的数据，可以使用此方法。例如：

   sql_query = "SELECT * FROM table_name"
   df = pd.read_sql(sql_query, con=your_connection)

`con` 参数是你连接到数据库的方式（如连接字符串或连接对象）。

2. **read_sql_query**: 这同样是Pandas的一个方法，但它更适用于动态查询，即根据传入的参数动态生成SQL语句。你需要提供一个函数，该函数接受参数并在内部构建SQL查询。这样可以避免SQL注入风险，并且允许你在运行时改变查询条件。示例如下：

   def dynamic_query(param):
       return f"SELECT * FROM table_name WHERE column = '{param}'"
   
   df = pd.read_sql_query(dynamic_query, param='value', con=your_connection)

在这里，`param` 可能是一个变量或者用户输入，会被替换进SQL查询中。

总结来说，`read_sql` 更适合于一次性加载整个表，而`read_sql_query` 则更适合处理复杂的、动态的查询。两者都需要一个有效的数据库连接才能工作。

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。