首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

pyodbc/sqlalchemy -使用pd.read_sql_query读取表中的每一列。通过查询传递变量

pyodbc是一个Python的ODBC数据库接口库,可以用于连接和操作各种数据库。而sqlalchemy是一个Python的SQL工具和对象关系映射(ORM)库,可以简化数据库操作。

要使用pd.read_sql_query读取表中的每一列,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import pyodbc
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
  1. 建立数据库连接:
代码语言:txt
复制
# 使用pyodbc建立数据库连接
conn = pyodbc.connect('DRIVER={ODBC Driver};SERVER=服务器地址;DATABASE=数据库名;UID=用户名;PWD=密码')

# 使用sqlalchemy建立数据库连接
engine = create_engine('数据库类型+数据库驱动://用户名:密码@服务器地址:端口号/数据库名')

请将上述代码中的服务器地址、数据库名、用户名和密码替换为实际的数据库连接信息。

  1. 构建SQL查询语句,并传递变量:
代码语言:txt
复制
# 假设要查询的表名为"table_name",要传递的变量为"variable"
sql_query = f"SELECT * FROM table_name WHERE column_name = '{variable}'"

请将上述代码中的"table_name"替换为实际的表名,"column_name"替换为实际的列名。

  1. 使用pd.read_sql_query读取表中的每一列:
代码语言:txt
复制
# 使用pyodbc执行查询并获取结果
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(sql_query)
result = cursor.fetchall()

# 使用sqlalchemy执行查询并获取结果
result = engine.execute(sql_query)

# 将结果转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(result.fetchall(), columns=result.keys())

通过以上步骤,你可以使用pd.read_sql_query读取表中的每一列,并将结果存储在DataFrame中进行后续处理。

关于pyodbc和sqlalchemy的更多详细信息和用法,你可以参考以下链接:

  • pyodbc官方文档:https://github.com/mkleehammer/pyodbc
  • sqlalchemy官方文档:https://docs.sqlalchemy.org/
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python自动化办公--Pandas玩转Excel数据分析【三】

来自 Ebay Kleinanzeigen 报废二手车,数量超过 370,000,包含 20 列变量信息,为了保证 比赛公平性,将会从中抽取 10 万条作为训练集,5 万条作为测试集 A,5 万条作为测试集...(定义具体行名和列名),而.iloc使用是行列整数位置(从零开始) 4.列操作集锦【插入、追加、删除、更改】 数据源参考3 import pandas as pd import numpy as...for i in range(5, 15): students['ID'].at[i] = np.nan # 去掉空值 students.dropna(inplace=True) # 横向读取一行删除空值...python pyodbc使用方法_Jack2013tong博客-CSDN博客_pyodbc 建立与数据库连接:sqlalchemy SQLAlchemy 是 Python 著名 ORM 工具包...通过 ORM,开发者可以用面向对象方式来操作数据库,不再需要编写 SQL 语句。本篇不解释为什么要使用 ORM,主要讲解 SQLAlchemy 用法。

66220
  • 手把手教你搭建一个 Python 连接数据库,快速取数工具

    本文主要介绍一下 Pandas read_sql_query 方法使用 1:pd.read_sql_query() 读取自定义数据,返还DataFrame格式,通过SQL查询脚本包括增删改查。...params:向sql脚本传入参数,官方类型有列表,元组和字典。用于传递参数语法是数据库驱动程序相关。...2:pd.read_sql_table() 读取数据库,返还DataFrame格式(通过名) import pandas as pd pd.read_sql_table(table_name,...Oracle 数据库驱动,通过使用所有数据库访问模块通用数据库 API 来实现 Oracle 数据库查询和更新。...1)外部输入参数模块 txt 文本,就包含一列数据,第一行列名,读取时候忽略第一行 #建立ID——编号字典 def buildid(): sqlid = """select * from

    1.4K30

    python sqlalchemycreate_engine用法

    Engine使用Schema Type创建一个特定结构对象,之后通过SQL Expression Language将该对象转换成SQL语句,然后通过 ConnectionPooling 连接数据库,再然后通过...(sql, engine) # read_sql_query两个参数: sql语句, 数据库连接 df = pd.read_sql_query(sql, engine) print(df) create_engine...pool_size: 是连接池大小,默认为5个,0表示连接数无限制 pool_recycle: MySQL 默认情况下如果一个连接8小时内容没有任何动作(查询请求)就会自动断开链接,出现 MySQL...pool_pre_ping : 这是1.2新增参数,如果值为True,那么每次从连接池中拿连接时候,都会向数据库发送一个类似 select 1 测试查询语句来判断服务器是否正常运行。...当该连接出现 disconnect 情况时,该连接连同pool其它连接都会被回收。

    4.5K20

    手把手教你搭建一个Python连接数据库快速取数工具

    Python 扩展模块,相当于pythonOracle数据库驱动,通过使用所有数据库访问模块通用数据库 API来实现Oracle 数据库查询和更新。...本文主要介绍一下Pandasread_sql_query方法使用。 1:pd.read_sql_query() 读取自定义数据,返还DataFrame格式,通过SQL查询脚本包括增删改查。...params:向sql脚本传入参数,官方类型有列表,元组和字典。用于传递参数语法是数据库驱动程序相关。...2:pd.read_sql_table() 读取数据库,返还DataFrame格式(通过名) import pandas as pd pd.read_sql_table(table_name,...数据库驱动,通过使用所有数据库访问模块通用数据库 API来实现Oracle 数据库查询和更新。

    1.1K10

    FastAPI(44)- 操作关系型数据库

    工具 使用 ORM,通常会创建一个表示 SQL 数据类,该类每个属性都表示一个列,具有名称和类型 小栗子 Pet 类可以表示 SQL pets 并且 Pet 类每个实例对象代表数据库一行数据...# 1、名 __tablename__ = "users" # 2、类属性,每一个都代表数据一列 # Column 就是列意思 # Integer、String...ForeignKey("users.id")) owner = relationship("User", back_populates="items") Column 列,一个属性代表数据一列...String、Integer、Boolean 代表数据一列数据类型 schemas.py 代码 背景 为了避免混淆 SQLAlchemy 模型和 Pydantic 模型之间,将使用文件 models.py...技术细节 SQLAlchemy 默认情况下 lazy loading 懒加载,即需要获取数据时,才会主动从数据库获取对应数据 比如获取属性 ,SQLAlchemy 会从 items 获取该用户

    2.2K30

    手把手教你用Pandas读取所有主流数据存储

    3-1 Pandas中常见数据读取和输出函数 输入和输出方法如下: 读取函数一般会赋值给一个变量df,df = pd.read_(); 输出函数是将变量自身进行操作并输出df.to_...Pandas可以读取、处理大体量数据,通过技术手段,理论上Pandas可以处理数据体量无限大。编程可以更加自由地实现复杂逻辑,逻辑代码可以进行封装、重复使用并可实现自动化。...05 剪贴板 剪贴板(Clipboard)是操作系统级一个暂存数据地方,它保存在内存,可以在不同软件之间传递,非常方便。...06 SQL Pandas需要引入SQLAlchemy库来支持SQL,在SQLAlchemy支持下,它可以实现所有常见数据库类型查询、更新等操作。Pandas连接数据库进行查询和更新方法如下。...SQL查询 pd.read_sql_query('SELECT * FROM data', engine) 07 小结 Pandas支持读取非常多数据格式,本文仅介绍了几种常见数据文件格式,更多格式可以在其官网查询

    2.8K10

    【Python】已解决:AttributeError: ‘Engine’ object has no attribute ‘execution_options’

    一、分析问题背景 在使用Python进行数据处理时,经常需要从数据库读取数据。pandas库read_sql()方法提供了一种便捷方式来执行SQL查询并将结果直接加载到DataFrame。...这个错误通常发生在尝试通过pandas.read_sql()方法从MySQL数据库查询数据时。...错误Engine对象使用:可能是在创建或使用sqlalchemy.engine.Engine对象时出现了错误。 代码其他潜在问题:比如错误参数传递,或者对库函数误解。... read_sql_query 方法,显式传递 SQLAlchemy 连接对象 query = "SELECT * FROM my_table" df = pd.read_sql_query...数据库读取数据到pandas DataFrame

    32810

    Python进阶之Pandas入门(二) 读取和导出数据

    通过这一课,您将会: 1、学会用pandas将数据导入文件 2、学会用pandas从文件读取数据 pandas写入文件 对于将数据写入文件,panda提供了直观命令来保存数据: df.to_csv...当我们保存JSON和CSV文件时,我们需要向这些函数输入只是我们需要文件名和适当文件扩展名。使用SQL,我们不创建新文件,而是使用之前con变量将新插入数据库。...3 读取SQL数据库 如果要处理来自SQL数据库数据,首先需要使用适当Python库建立连接,然后将查询传递给pandas。这里我们将使用SQLite进行演示。...,我们索引在一个名为“index”。...通过传递一个SELECT查询和我们con,我们可以从purchase读取: df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM purchases", con) print

    2.1K10

    SqlAlchemy 2.0 中文文档(四十九)

    但是,已经观察到无论存在何种大小写敏感性行为,外键声明名称总是以全小写形式从数据库接收,这使得准确反映使用混合大小写标识符名称相互关联架构成为不可能。...所有 MySQL 方言在首次使用特定 Engine 建立连接时,通过检查 sql_mode 值来检测使用版本。此引用风格在呈现和列名称以及反映现有数据库结构时起作用。...然而,已经观察到,无论存在何种大小写敏感性行为,外键声明名 始终 以全部小写形式从数据库接收到,这使得无法准确反映使用混合大小写标识符名称相互关联模式。...通过精确 pyodbc 连接字符串进行传递: import urllib connection_string = ( 'DRIVER=MySQL ODBC 8.0 ANSI Driver;'...通过精确 pyodbc 连接字符串进行传递: import urllib connection_string = ( 'DRIVER=MySQL ODBC 8.0 ANSI Driver;'

    35110

    (数据科学学习手札109)Python+Dash快速web应用开发——静态部件篇(

    而在今天教程内容,我将带大家学习Dash渲染网页静态表格常用方法,并在最后例子教大家如何配合Dash,简简单单编写一个数据库查询应用~ ?...其中在Thead()嵌套Tr()内部,需要使用Th()来设置字段名称,而在Tbody()嵌套Tr()内部,Td()与Th()都可以用来设置每个单元格数值内容,只不过Th()在表现单元格数值时有加粗效果...图6 2.2 快速表格渲染 2.2.1 利用列表推导快速渲染静态表格 通过前面的内容,我们知晓了在Dash如果渲染一张带有样式静态表格,而日常需求,面对批量数据,我们当然不可能手动编写整张对应代码...图8 3 自制简易数据库查询系统   在学习了今天内容之后,我们就可以创建很多以表格为主体内容web应用,典型如数据库查询系统,我们以Postgresql为例,配合pandas与sqlalchemy...首先将本期附件所有数据利用下面的代码导入目标数据库: ? 图9 ? 图10   接着只需要配合Dash,短短几十行代码就可以实现下面的效果: ?

    1.6K21

    Pandas 2.2 中文官方教程和指南(十·二)

    这些是以总行数为单位。 注意 如果查询表达式具有未知变量引用,则 select 将引发 ValueError。通常,这意味着您正在尝试选择一个不是数据列列。....]) | 将 SQL 查询读取到数据框。 | | `read_sql`(sql, con[, index_col, ...]) | 将 SQL 查询或数据库读取到数据框。...对于其他驱动程序,请注意 pandas 从查询输出推断列 dtype,而不是通过查找物理数据库模式数据类型。例如,假设userid是整数列。...文档示例文档 高级 SQLAlchemy 查询 你可以使用 SQLAlchemy 构造描述你查询。...定义字符串值(按行)连接成单个数组并传递;3) 对一行使用一个或多个字符串(对应于由 parse_dates 定义列)作为参数调用 date_parser。

    29300

    Python连接MIMIC-IV数据库并图表可视化

    ,并做简单数据可视化(图表展示) 本文主要是将MIMICIII版本官方代码内教程升级成mimic-iv版本 , 不同之处在于两点 数据读取方式: MIMICIII教程使用直接读取csv文档方式...首先,我们定义查询语句,然后读取查询并将结果存成dataframe类型。...dod:社会保障数据库记录死亡日期 我们可以使用pandas包自带总结信息函数来查看数据集统计信息,也可以使用pandas profiling来直接生成升级版报告查看。...patients_df.shape # 行数、列数 patients_df.describe() patients_df.info() 查看一列是否有缺失值 patients_df.isna().any...() 结果 符合数据信息 或者查看一列缺失了多少数据 patients_df.isna().sum() 结果 这个情况在该数据集是正常,因为dod代表患者死亡时间,死亡患者毕竟是少数 1.4

    27810

    60行Python代码编写数据库查询应用

    而在今天教程内容,我将带大家学习Dash渲染网页静态表格常用方法,并在最后例子教大家如何配合Dash,简简单单编写一个数据库查询应用~ 图1 2 在Dash渲染静态表格 在Dash渲染...其中在Thead()嵌套Tr()内部,需要使用Th()来设置字段名称,而在Tbody()嵌套Tr()内部,Td()与Th()都可以用来设置每个单元格数值内容,只不过Th()在表现单元格数值时有加粗效果...,我们知晓了在Dash如果渲染一张带有样式静态表格,而日常需求,面对批量数据,我们当然不可能手动编写整张对应代码,对于数量较多表格,我们可以配合Python中常用列表推导来实现。...在学习了今天内容之后,我们就可以创建很多以表格为主体内容web应用,典型如数据库查询系统,我们以Postgresql为例,配合pandas与sqlalchemy相关功能,来快速打造一个简单数据库查询系统...首先将本期附件所有数据利用下面的代码导入目标数据库: 图9 图10 接着只需要配合Dash,短短几十行代码就可以实现下面的效果: 图11 对应代码如下: ❝app6.py ❞ import

    1.7K30

    Python连接MIMIC-IV数据库并图表可视化

    ,并做简单数据可视化(图表展示) 本文主要是将MIMICIII版本官方代码内教程升级成mimic-iv版本 , 不同之处在于两点 数据读取方式: MIMICIII教程使用直接读取csv文档方式...首先,我们定义查询语句,然后读取查询并将结果存成dataframe类型。...dod:社会保障数据库记录死亡日期 我们可以使用pandas包自带总结信息函数来查看数据集统计信息,也可以使用pandas profiling来直接生成升级版报告查看。...patients_df.shape # 行数、列数 patients_df.describe() patients_df.info() 查看一列是否有缺失值 patients_df.isna().any...() 结果 符合数据信息 或者查看一列缺失了多少数据 patients_df.isna().sum() 结果 这个情况在该数据集是正常,因为dod代表患者死亡时间,死亡患者毕竟是少数 1.4

    46410

    Python连接数据库,SQL语句查询这样操作!

    xxx.xxx",user="zhangjian",password="ZhangJian",db="demo",charset='utf8') 这样就将python与数据库进行了链接,接下来执行sql查询语句就可以将数据库内容读取到...charset=utf8") 03 执行sql语句 # 方法一:使用pd.read_sql() 主要参数如下所示pd.read_sql(sql, #需要使用sql语句或者数据con, #sqlalchemy...连接引擎名称index_col = None, #将被用作索引名称columns = None #当sql参数使用名称是,指定需要读入列,使用list提供) # 方法二:使用pd.read_sql_query...当sql参数使用名称是,指定需要读入列,使用list提供) # 方法三:使用pd.read_sql_table 主要参数如下所示pd.read_sql(table, #名称con, #sqlalchemy...charset=gbk") data = pd.read_sql(sql = "category",con=eng) # 此方法会读取指定全部数据,如果数据量比较大,会造成读取数据慢,慎用。

    3.2K31
    领券