用pandas中read_sql函数读取数据库ttst中数据表goodscategory的数据

好的，这个问题可以回答。您可以使用如下代码来读取数据库ttst中数据表goodscategory的数据：

import pandas as pd
import sqlite3

conn = sqlite3.connect('database.db')  # 连接数据库，这里的database.db是数据库文件所在的路径
sql = 'select * from goodscategory'  # SQL查询语句，查询goodscategory表中的所有数据
df = pd.read_sql(sql, conn)  # 使用read_sql函数读取查询结果并转换为DataFrame格式

print(df)  # 打印查询结果

请您确保在运行以上代码之前已经安装了pandas和sqlite3包，并且数据库文件正确存在于指定的路径下。

相关问题

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)