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?
时间: 2024-02-25 11:53:00 浏览: 144
详解pandas库pd.read_excel操作读取excel文件参数整理与实例
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:
```python
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。
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