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)[source]

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

: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

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