sqlalchemy连接sqlserver查询表并返回给PANDAS DATAFRAME

好的，以下是一个示例代码，可以使用SQLAlchemy连接SQL Server，并将查询结果返回给Pandas DataFrame：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 创建数据库连接
engine = create_engine('mssql+pymssql://user:password@server/database')

# 构建SQL查询语句
sql_query = "SELECT * FROM your_table_name"

# 使用Pandas的read_sql_query函数执行查询，并将结果存储到DataFrame中
df = pd.read_sql_query(sql_query, engine)

# 输出DataFrame
print(df)

其中，需要将 `user`、`password`、`server`、`database` 替换为实际的数据库连接信息，将 `your_table_name` 替换为实际的表名。

相关问题

sqlalchemy orm查询数据库后使用pandas导出excel

好的，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，你需要使用 SQLAlchemy ORM 连接到你的数据库并查询数据。下面是一个示例代码：

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
import pandas as pd

# 创建数据库连接
engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/database_name')

# 创建会话
DBSession = sessionmaker(bind=engine)
session = DBSession()

# 查询数据
data = session.query(User).all() # 这里的 User 是你的数据表模型类

2. 然后，将查询到的数据转换为 pandas 的 DataFrame 格式：

df = pd.DataFrame([(d.id, d.name, d.age) for d in data], columns=['id', 'name', 'age'])

这里的 `columns` 参数是为了指定 DataFrame 的列名，你需要根据你的数据表模型类的属性名来指定。

3. 最后，使用 pandas 的 `to_excel` 方法将 DataFrame 导出为 Excel 文件：

df.to_excel('data.xlsx', index=False)

这里的 `index` 参数是为了指定是否导出行索引，你可以根据需要来设置。

希望这些代码能帮到你！

使用python代码连接SQLserver库的表和MongoDB库的表，连接查询结果设置一个发布时间的条件再插入mysql库的表，做成定时任务

好的，这是一个比较复杂的问题，我会尽力回答。首先，连接 SQL Server 和 MongoDB 需要使用相应的 Python 库，分别是 pyodbc 和 pymongo。你需要使用 pip 安装这两个库：

pip install pyodbc pymongo

接下来，你需要编写 Python 代码来连接 SQL Server 和 MongoDB。以下是连接 SQL Server 数据库的示例代码：

import pyodbc

conn = pyodbc.connect('Driver={SQL Server};Server=myServerAddress;Database=myDataBase;Uid=myUsername;Pwd=myPassword;')
cursor = conn.cursor()

# 执行 SQL 查询
cursor.execute('SELECT * FROM myTable')

# 获取查询结果
results = cursor.fetchall()

# 关闭数据库连接
conn.close()

以下是连接 MongoDB 数据库的示例代码：

import pymongo

client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['mydatabase']

# 获取集合
collection = db['mycollection']

# 查询数据
results = collection.find()

# 关闭数据库连接
client.close()

接下来，你需要将 SQL Server 和 MongoDB 的查询结果进行连接查询。这可以使用 Python 中的 pandas 库来完成。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取 SQL Server 查询结果
sql_results = pd.read_sql('SELECT * FROM myTable', conn)

# 读取 MongoDB 查询结果
mongo_results = pd.DataFrame(list(collection.find()))

# 进行连接查询
joined_results = pd.merge(sql_results, mongo_results, on='id')

# 关闭数据库连接
conn.close()
client.close()

接下来，你需要将连接查询结果插入到 MySQL 数据库中。你需要使用 Python 中的 pymysql 库和 sqlalchemy 库来完成。以下是示例代码：

import pymysql
from sqlalchemy import create_engine

# 创建 MySQL 数据库连接
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/mydatabase')

# 将连接查询结果插入到 MySQL 数据库中
joined_results.to_sql('mytable', engine, if_exists='append', index=False)

# 关闭数据库连接
engine.dispose()

最后，你需要将这个程序做成定时任务。你可以使用 Python 中的 schedule 库来实现。以下是示例代码：

import schedule
import time

def job():
    # 编写上面的代码

schedule.every().day.at("10:30").do(job)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

这个程序将在每天的 10:30 执行一次。你可以根据需要调整执行时间。希望这个回答能够帮到你！