pd.read_sql_query

`pd.read_sql_query` 是 pandas 库中的一个函数，用于从 SQL 数据库中读取数据并返回一个 pandas 的 DataFrame 对象。它有三个参数：

- `sql`：要执行的 SQL 查询语句。
- `con`：数据库连接对象或字符串。如果是字符串，则表示连接数据库的 URL。
- `params`：参数列表，用于替换 SQL 查询中的占位符。

示例代码：

import pandas as pd
import sqlite3

# 创建数据库连接
conn = sqlite3.connect('example.db')

# 读取数据
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM my_table', conn)

# 关闭连接
conn.close()

# 查看数据
print(df.head())

相关问题

pd.read_sql用法

`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 Pandas 的 DataFrame 格式。其基本用法如下：

import pandas as pd
import sqlalchemy

# 创建数据库连接
engine = sqlalchemy.create_engine('database_type://user:password@host:port/database_name')

# 读取 SQL 数据库中的数据
df = pd.read_sql(sql_query, engine)

其中，`database_type` 可以是 MySQL、PostgreSQL 等多种不同的数据库类型；`user` 和 `password` 分别是数据库的用户名和密码；`host` 和 `port` 分别是数据库的地址和端口号；`database_name` 是要连接的数据库的名称。`sql_query` 是要执行的 SQL 查询语句，可以是 SELECT、JOIN 等不同的查询语句。

例如，在连接 MySQL 数据库并读取其中的一张表格时，可以按照以下方式操作：

import pandas as pd
import sqlalchemy

# 创建数据库连接
engine = sqlalchemy.create_engine('mysql+pymysql://root:password@localhost:3306/test')

# 读取 SQL 数据库中的数据
df = pd.read_sql('SELECT * FROM mytable', engine)

这样，就可以将 MySQL 数据库中 `mytable` 表格的数据读取到 Pandas 的 DataFrame 中。

sql = 'select * from enviroment' sql2 = "insert into enviroment values('2023.1.3','rain','6')" pd.read_sql_query(sql2, engine) df = pd.read_sql_query(sql=sql, con=engine) print(df)如何修改

如果您想要将新的数据插入到数据库中，并且获取到更新后的数据，可以按照以下的方式进行修改：

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 定义SQL语句和新数据
sql = 'select * from enviroment'
sql2 = "insert into enviroment values('2023.1.3','rain','6')"

# 获取数据库连接
engine = create_engine('your_database_url')

# 开始数据库事务
with engine.begin() as conn:
    # 执行插入数据的SQL语句
    conn.execute(sql2)
    # 执行查询数据的SQL语句
    df = pd.read_sql_query(sql=sql, con=conn)
    # 打印更新后的数据
    print(df)

这里使用了`with engine.begin() as conn`来开启一个数据库事务，这样可以确保插入和查询操作都在同一个事务中执行。在这个事务中，先执行插入数据的SQL语句，然后再执行查询数据的SQL语句获取更新后的数据，并将结果存储在DataFrame中。最后，打印更新后的数据。

希望这个修改可以帮助您。