pandas.read_sql_table

pandas.read_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None, coerce_float=True, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None)

将SQL数据库表读入DataFrame。

给定一个表名和一个SQLAlchemy可连接，返回一个DataFrame。此功能不支持DBAPI连接。

参数：

table_name：string

数据库中的SQL表的名称

con：SQLAlchemy connectable（或数据库字符串URI）

不支持Sqlite DBAPI连接模式

模式：string，默认值无

要查询的数据库中的SQL模式的名称（如果数据库风格支持此选项）。如果为无，请使用默认模式（默认）。

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。可能导致精度损失。

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

列：list，默认值：无

从sql表中选择的列名称列表

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_query

将SQL查询读入DataFrame。

read_sql

笔记

任何带有时区信息的datetime值都将转换为UTC