python-Python与SQLite数据库-处理SQLite查询结果（二）

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玖叁叁

发布于 2023-04-22 12:30:57

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使用`fetchall()`和`pandas`库获取数据框

如果我们想要将查询结果转换为数据框，并使用数据框来处理数据，我们可以使用pandas库。以下是一个将customers表中的所有数据转换为数据框的示例：

import sqlite3
import pandas as pd

# Create a connection to the database
conn = sqlite3.connect('example.db')

# Query the table
df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM customers", conn)

# Print the data frame
print(df)

# Close the database connection
conn.close()

在上面的示例中，我们首先创建了一个数据库连接。然后，我们使用pd.read_sql_query()函数执行SQL查询，并将结果转换为数据框。最后，我们使用print()函数打印数据框。

处理结果集元数据

查询结果集还包含有关返回结果的元数据，例如结果集中包含的列的数量、名称和类型等。我们可以使用description属性访问这些信息。以下是一个获取customers表中所有行的示例，同时还打印出元数据信息：

import sqlite3

# Create a connection to the database
conn = sqlite3.connect('example.db')

# Create a cursor object
c = conn.cursor()

# Query the table
c.execute("SELECT * FROM customers")

# Fetch all rows
rows = c.fetchall()

# Print the rows
for row in rows:
    print(row)

# Print metadata
metadata = c.description
for field in metadata:
    print(field[0], field[1])

# Close the cursor and the database connection
c.close()
conn.close()

在上面的示例中，我们首先使用fetchall()方法获取customers表中的所有行，并使用一个循环遍历所有行，并打印它们的值。然后，我们使用description属性获取查询结果集的元数据，并使用循环遍历每个字段并打印其名称和类型。

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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