pandas.read_sql_query

pandas.read_sql_query(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, chunksize=None)

将SQL查询读入DataFrame。

返回与查询字符串的结果集对应的DataFrame。可选地提供index_col参数以使用其中一个列作为索引，否则将使用默认整数索引。

参数：

sql：string SQL查询或SQLAlchemy可选（选择或文本对象）

待执行。

con：SQLAlchemy可连接（引擎/连接）或数据库字符串URI

或sqlite3 DBAPI2连接使用SQLAlchemy可以使用该库支持的任何DB。如果是DBAPI2对象，只支持sqlite3。

index_col：字符串或字符串列表，可选，默认：无

设置为索引的列（MultiIndex）

coerce_float：boolean，默认值为True

尝试将值转换为非字符串非数字对象（如decimal.Decimal）为浮点，对SQL结果集有用

params：list，tuple或dict，可选，默认：无

传递给执行方法的参数列表。用于传递参数的语法是数据库驱动程序相关的。检查数据库驱动程序文档，以支持PEP 249的paramstyle中描述的五种语法样式中的哪一种。例如。对于psycopg2，使用％（名称）s所以使用params = {'name'：'value'}

parse_dates：list或dict，默认值：无

• 要解析为日期的列名称列表
• {column_name： 格式 字符串的格式字符串是strftime兼容的情况下解析字符串时间在解析整数时间戳的情况下，（D，s，ns，ms，us）之一
• {column_name： arg dict}的词典，其中arg dict对应于pandas.to_datetime()对于没有原生Datetime支持的数据库（例如SQLite）非常有用

chunksize：int，default无

如果指定，返回一个迭代器，其中chunksize是要包含在每个块中的行数。

返回：

DataFrame

也可以看看

read_sql_table

将SQL数据库表读入DataFrame

read_sql

笔记

具有通过parse_dates参数解析的时区信息的任何datetime值将转换为UTC