sqlalchemy read_sql

`read_sql()`是SQLAlchemy库中的一个函数，用于从数据库中读取数据并将其返回为Pandas DataFrame对象。其语法为：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('database://username:password@host:port/database_name')
df = pd.read_sql(sql_query, engine)

其中，`engine`是通过`create_engine()`函数创建的数据库引擎，`sql_query`是要执行的SQL查询语句。`read_sql()`函数将执行SQL语句并将结果作为Pandas DataFrame对象返回给用户。

相关问题

sqlalchemy to_sql报错got multiple values for argument 'schema'

这个错误可能是因为在调用 `to_sql` 方法时，传递了多个值给 `schema` 参数。`schema` 参数是指定要将数据写入的数据库模式名称。

请确保在调用 `to_sql` 方法时，只传递一个值给 `schema` 参数。例如：

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd

engine = create_engine('postgresql://user:password@host:port/database')
df = pd.read_csv('data.csv')

df.to_sql('table_name', engine, schema='my_schema', if_exists='replace')

在这个示例中，我们将数据写入名为 `my_schema` 的模式中。如果您在调用 `to_sql` 方法时传递了多个值给 `schema` 参数，请确保将其更改为只传递一个值。

read_sql_query和read_sql有什么区别

read_sql_query和read_sql都是pandas库中用于读取SQL查询结果的函数，但是它们的使用方式略有不同。

read_sql_query用于执行一条SQL查询语句，并将查询结果直接读取到DataFrame中。例如：

import pandas as pd
import sqlite3

conn = sqlite3.connect('example.db')
df = pd.read_sql_query("SELECT * from employee", conn)

print(df)

read_sql则需要提供一个SQLAlchemy的连接对象，该函数会根据提供的SQLAlchemy的表名或SQL语句自动建立SQLAlchemy连接。例如：

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('sqlite:///example.db')
df = pd.read_sql('employee', engine)

print(df)

另外，read_sql还可以使用params参数来传递查询参数：

df = pd.read_sql('employee WHERE age > :age', engine, params={'age': 30})

总的来说，两者的基本功能相同，但是使用方法不同，具体选择哪个取决于你的需求和习惯。