Pandas.read_sql的用法

Pandas.read_sql是一个函数，用于从关系型数据库中读取数据并将其转换为Pandas的DataFrame对象。具体用法如下：

import pandas as pd
import sqlalchemy

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

# 读取数据并存储到DataFrame对象中
df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', engine)

其中，username、password、host、port和database_name分别是连接数据库所需的用户名、密码、主机地址、端口号和数据库名称。table_name是数据库中要读取的数据表名。如果需要读取特定的字段，可以将SELECT *替换为具体的字段名。

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。

st.write(pd.read_sql(session.query(ParkResult).filter(ParkResult.car_num.in_(car_num_list)).statement, session.bind))

这行代码的作用是从数据库中查询所有属于名为`car_owner_name`的车主用户的车辆的停车记录，并将查询结果使用`streamlit`库中的`write()`方法显示在Web应用程序的页面上。具体而言，这行代码使用了SQLAlchemy库中的`session`对象和`query()`方法查询了名为`ParkResult`的数据表，并使用`filter()`方法筛选出车牌号在`car_num_list`列表中的停车记录。最后，使用`pd.read_sql()`方法将查询结果转换为`pandas`数据框并将其作为参数传递给`st.write()`方法，以便在Web应用程序的页面上显示查询结果。