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。

相关问题

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)

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。