pandas连接pgsql

### 使用 Pandas 连接到 PostgreSQL 数据库

为了通过 `pandas` 访问 PostgreSQL 数据库，可以利用 SQLAlchemy 的 `create_engine` 函数来建立数据库连接。下面是一个具体的例子：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('postgresql://username:password@host:port/database_name')
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name', engine)

在这个过程中，构建连接字符串是至关重要的一步。对于 PostgreSQL 来说，完整的 URI 应该遵循如下模式[^1]：

postgresql://username:password@hostname:port/database_name

这里展示了一个更详细的实例，假设用户名为 `postgres`，密码设为 `1`，主机地址为 `10.101.0.176` 并且端口默认为 `5432`（如果未指定其他），目标数据库名为 `rpt_repair`。

connection_string = 'postgresql://postgres:1@10.101.0.176:5432/rpt_repair'
engine = create_engine(connection_string)

query = "SELECT * FROM your_table"
dataframe = pd.read_sql(query, engine)
print(dataframe.head())

上述代码片段展示了如何定义一个指向特定 PostgreSQL 实例及其内部某张表的数据帧对象。这允许用户轻松执行 SQL 查询并将结果加载到 DataFrame 中以便进一步分析处理[^2]。