pd.read_sql 获取列索引名

可以使用 Pandas 中的 `DataFrame.columns` 属性获取列索引名。具体操作如下：

1. 首先使用 `pd.read_sql` 读取 SQL 数据库中的数据，例如：

import pandas as pd
import sqlite3

# 连接 SQLite 数据库
conn = sqlite3.connect("example.db")

# 读取数据表
df = pd.read_sql("SELECT * FROM my_table", conn)

# 关闭连接
conn.close()

2. 然后可以使用 `df.columns` 属性获取列索引名，例如：

# 获取列索引名
columns = df.columns

# 打印列索引名
print(columns)

输出结果类似于：

Index(['id', 'name', 'age', 'gender'], dtype='object')

其中，`Index` 表示列索引名的类型，`dtype='object'` 表示列索引名的数据类型为字符串。

相关问题

pd.read_sql

您好！我可以帮助您使用CSDN开发的ChatGPT回答关于pd.read_sql的问题。pd.read_sql是pandas库中的一个函数，用于从SQL数据库中读取数据并将其转换为DataFrame对象。

该函数的基本语法是：
`pd.read_sql(sql, con, ...)`，

其中：
- sql是要执行的SQL查询语句。
- con是数据库连接对象，可以使用SQLAlchemy或者其他支持的数据库连接库创建。

该函数还支持其他参数，例如index_col用于指定作为DataFrame索引的列，parse_dates用于解析日期列等。

您可以提供更具体的问题或者需要更详细的示例代码，我将尽力回答。

明細=r"Z:\點檢表單資料\匯總\匯總.db" 比對=r"Z:\點檢表單資料\各LINE點檢表單\下載明細.xlsx" conn = sqlite3.connect(明細) cursor = conn.cursor() # 清空表格数据 # 从 Excel 文件中读取数据 df2 = pd.read_excel(比對, sheet_name="Sheet", keep_default_na=False) # 寫入數據庫 df2.to_sql(name='匯總', con=conn, if_exists='append', index_label='id') conn.commit() 修改這個代碼，將excel數據插入sqlite3匯總表中

要修改代码将 Excel 数据插入 SQLite3 的 `匯總` 表中，你可以按照以下方式进行修改：

import sqlite3
import pandas as pd

明細 = r"Z:\點檢表單資料\匯總\匯總.db"
比對 = r"Z:\點檢表單資料\各LINE點檢表單\下載明細.xlsx"

# 连接到 SQLite 数据库
conn = sqlite3.connect(明細)

# 从 Excel 文件中读取数据
df2 = pd.read_excel(比對, sheet_name="Sheet", keep_default_na=False)

# 将数据写入数据库
df2.to_sql(name='匯總', con=conn, if_exists='append', index=False)

# 提交事务并关闭数据库连接
conn.commit()
conn.close()

在这个修改后的代码中，我们首先导入了必要的库，然后指定了 SQLite 数据库文件和 Excel 文件的路径。

然后，我们使用`pd.read_excel()`函数从 Excel 文件中读取数据，并将其存储在 DataFrame `df2` 中。

最后，我们使用`to_sql()`方法将 DataFrame 的数据写入到 SQLite 数据库的 `匯總` 表中。`index=False` 参数表示不将索引列写入数据库。

最后，我们提交事务并关闭数据库连接。

请确保在执行这段代码之前，已经安装了相应的库（如`sqlite3`和`pandas`）并且路径指向正确的文件。

如果还有其他问题，请随时提问。