import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 创建 SQLite 数据库引擎 engine = create_engine("sqlite:///database.sqlite", encoding='gbk') # 查询所需数据 query = "SELECT * FROM table_name" # 从数据库中读取数据到 DataFrame df = pd.read_sql(query, engine) # 将编码方式不为 UTF-8 的列转换为指定的编码方式 df['pinyinName'] = df['pinyinName'].apply(lambda x: x.encode('gbk').decode('gbk')) # 显示 DataFrame 的前几行 print(df.head()) # 关闭连接 engine.dispose() 在df = pd.read_sql(query, engine)上出现(sqlite3.OperationalError) Could not decode to UTF-8 column 'pinyinName' with text '�pai' (Background on this error at: https://sqlalche.me/e/14/e3q8)
时间: 2024-02-07 19:04:20 浏览: 36
这个错误通常发生在读取数据库中的数据时,因为某些列的编码方式不是 UTF-8。在这种情况下,您可以尝试使用不同的编码方式来读取这些列,或者将这些列的编码方式转换为 UTF-8。根据错误信息,您可以尝试使用以下代码将编码方式不为 UTF-8 的列转换为指定的编码方式:
```
df['pinyinName'] = df['pinyinName'].apply(lambda x: x.encode('gbk').decode('utf-8', 'ignore'))
```
这里使用了 `ignore` 参数来忽略无法转换的字符。如果您不能确定这些列的实际编码方式,您可以尝试使用 `chardet` 等第三方库来检测列的编码方式。
相关问题
import pandas as pd import pymysql # 连接到数据库 conn = pymysql.connect(host='localhost', user='user', password='password', database='database') # 获取所有表格的名称 cursor = conn.cursor() cursor.execute("SHOW TABLES") tables = cursor.fetchall() # 遍历所有表格 for table in tables: table_name = table[0] table_name_quoted = '' + table_name + '' # 检查是否存在名为'a'的列,如果不存在则添加'a'和'b'列 cursor.execute("SHOW COLUMNS FROM " + table_name_quoted + " LIKE 'a'") a_column = cursor.fetchone() if a_column is None: cursor.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN a DECIMAL(10,2)") cursor.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN b DECIMAL(10,2)") conn.commit() # 查询net_mf_amount列的数据 query = "SELECT trade_date, net_mf_amount FROM " + table_name_quoted + " ORDER BY trade_date DESC" df = pd.read_sql_query(query, conn) # 计算a和b列 a_column = [] b_column = [] for i in range(len(df)): if i == 0: a_column.append(None) b_column.append(None) else: if pd.notnull(df.iloc[i]['net_mf_amount']) and pd.notnull(df.iloc[i-1]['net_mf_amount']): if i-2 >= 0: if pd.notnull(df.iloc[i-2]['net_mf_amount']): a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-2]['net_mf_amount'] a_column.append(a) b_column.append(b) else: j = i-3 while j >= 0: if pd.notnull(df.iloc[j]['net_mf_amount']): a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[j]['net_mf_amount'] a_column.append(a) b_column.append(b) break j -= 1 else: a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = None a_column.append(a) b_column.append(b) else: a_column.append(None) b_column.append(None) # 将结果保存到数据库 for i in range(len(df)): cursor.execute("UPDATE " + table_name_quoted + " SET a=%s, b=%s WHERE trade_date=%s", (a_column[i], b_column[i], df.iloc[i]['trade_date'])) conn.commit() # 关闭连接 cursor.close() conn.close() 报错/Users/ljy/stock/daily_analyse.py:65: UserWarning: pandas only supports SQLAlchemy connectable (engine/connection) or database string URI or sqlite3 DBAPI2 connection. Other DBAPI2 objects are not tested. Please consider using SQLAlchemy. df = pd.read_sql_query(query, conn)
这段代码的报错和之前的一样,是因为使用的连接对象 conn 不是 SQLAlchemy 连接对象或者 SQLite3 的 DBAPI2 连接对象。你可以将该连接对象转换为 SQLAlchemy 连接对象或者使用数据库字符串 URI 来连接数据库。将连接数据库的代码修改如下:
```
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# 连接到数据库
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/database')
# 获取所有表格的名称
with engine.connect() as conn, conn.begin():
tables = conn.execute("SHOW TABLES").fetchall()
# 遍历所有表格
for table in tables:
table_name = table[0]
table_name_quoted = '`' + table_name + '`'
# 检查是否存在名为'a'的列,如果不存在则添加'a'和'b'列
with engine.connect() as conn, conn.begin():
a_column = conn.execute("SHOW COLUMNS FROM " + table_name_quoted + " LIKE 'a'").fetchone()
if a_column is None:
conn.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN a DECIMAL(10,2)")
conn.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN b DECIMAL(10,2)")
# 查询net_mf_amount列的数据
query = "SELECT trade_date, net_mf_amount FROM " + table_name_quoted + " ORDER BY trade_date DESC"
df = pd.read_sql_query(query, engine)
# 计算a和b列
a_column = []
b_column = []
for i in range(len(df)):
if i == 0:
a_column.append(None)
b_column.append(None)
else:
if pd.notnull(df.iloc[i]['net_mf_amount']) and pd.notnull(df.iloc[i-1]['net_mf_amount']):
if i-2 >= 0:
if pd.notnull(df.iloc[i-2]['net_mf_amount']):
a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount']
b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-2]['net_mf_amount']
a_column.append(a)
b_column.append(b)
else:
j = i-3
while j >= 0:
if pd.notnull(df.iloc[j]['net_mf_amount']):
a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount']
b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[j]['net_mf_amount']
a_column.append(a)
b_column.append(b)
break
j -= 1
else:
a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount']
b = None
a_column.append(a)
b_column.append(b)
else:
a_column.append(None)
b_column.append(None)
# 将结果保存到数据库
with engine.connect() as conn, conn.begin():
for i in range(len(df)):
conn.execute("UPDATE " + table_name_quoted + " SET a=%s, b=%s WHERE trade_date=%s", (a_column[i], b_column[i], df.iloc[i]['trade_date']))
# 关闭连接
engine.dispose()
```
注意:上述代码中的 user, password 和 database 分别对应的是你自己的用户名、密码和数据库名,需要进行修改。
如何解决D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\io\sql.py:761: UserWarning: pandas only support SQLAlchemy connectable(engine/connection) ordatabase string URI or sqlite3 DBAPI2 connectionother DBAPI2 objects are not tested, please consider using SQLAlchemy warnings.warn(
这个警告是由 Pandas 库中的 SQL 模块产生的,它告诉你 Pandas 只支持 SQLAlchemy 可连接对象 (engine/connection) 或数据库字符串 URI 或 sqlite3 DBAPI2 连接,而其他 DBAPI2 对象没有经过测试。如果你使用了其他类型的 DBAPI2 对象进行连接,可能会导致一些问题。
为了解决这个问题,你需要使用 Pandas 支持的连接方式。这些连接方式包括:
- SQLAlchemy 可连接对象
- 数据库字符串 URI
- sqlite3 DBAPI2 连接
如果你正在使用其他类型的连接对象,你可以考虑使用 SQLAlchemy 来创建一个连接。具体来说,你可以使用 `create_engine` 函数来创建一个 SQLAlchemy 可连接对象,然后将其传递给 Pandas SQL 模块的相关函数中。例如:
``` python
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
# 创建一个 SQLAlchemy 可连接对象
engine = create_engine('postgresql://user:password@host:port/database')
# 使用 Pandas 从 SQL 数据库读取数据
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM my_table', con=engine)
```
在这个例子中,我们创建了一个 PostgreSQL 数据库的连接,并将其作为 `engine` 参数传递给 `read_sql_query` 函数来从数据库中读取数据。这样就可以避免出现上述警告信息了。