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：

导入所需的库和模块：

import pyodbc
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd

建立数据库连接：

# 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。

构建SQL查询语句，并传递变量：

# 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。

使用pd.read_sql_query读取表中的每一列：

# 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：