df = pd.read_sql_query(sql,engine) result_data = pd.DataFrame.from_records(df)中sql语句是否可以使用CALL 存储过程的返回数据集？

是的，可以使用CALL存储过程的返回数据集。只需要将存储过程的调用语句写在sql参数里即可。例如：

CALL your_stored_procedure();

然后使用`pd.read_sql_query`方法读取即可。注意，存储过程返回的字段名可能与表的字段名不一致，需要根据实际情况进行调整。

相关问题

df = pd.read_sql_query(sql,engine) result_data = pd.DataFrame.from_records(df)中sql语句使用CALL 存储过程如何获取的返回的第三个数据集？

如果存储过程返回了多个数据集，可以使用`pymysql`模块的`nextset()`方法来获取下一个数据集。例如，以下代码演示了如何使用`pymysql`获取存储过程返回的第三个数据集：

import pymysql
import pandas as pd

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', database='test')

# 创建游标对象
cursor = conn.cursor()

# 调用存储过程
cursor.callproc('your_stored_procedure')

# 获取第一个数据集
result1 = cursor.fetchall()

# 移动到下一个数据集
cursor.nextset()

# 获取第二个数据集
result2 = cursor.fetchall()

# 移动到下一个数据集
cursor.nextset()

# 获取第三个数据集
result3 = cursor.fetchall()

# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

# 转换为DataFrame
df = pd.DataFrame.from_records(result3)

上述代码中，我们使用`cursor.callproc`方法调用存储过程，在获取第一个数据集后，使用`cursor.nextset()`方法移动到下一个数据集，以此类推，直到获取第三个数据集。最后将结果转换为DataFrame即可。

需要注意的是，如果存储过程返回的多个数据集中有空数据集，则需要使用`cursor.nextset()`方法跳过空数据集，否则会导致程序卡住。