开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

优化pd.read_sql

pd.read_sql是pandas库中的一个函数，用于从关系型数据库中读取数据并将其加载到DataFrame中进行进一步的数据处理和分析。

该函数的主要参数包括SQL查询语句（sql）、数据库连接对象（con）、可选的索引列（index_col）、数据类型的转换规则（coerce_float）等。

优化pd.read_sql可以通过以下几种方式来实现：

使用索引列：如果从数据库中读取的数据有一个唯一的索引列，可以通过设置index_col参数为该索引列的名称，将其作为DataFrame的索引，从而加快后续的数据操作和检索。
选择特定的列：在SQL查询语句中明确指定需要读取的列，避免读取不必要的数据。例如，如果只需要读取某个表中的部分列，可以通过SELECT语句指定列名，而不是读取整个表的所有列。
确定数据类型：在读取大量数据时，pandas会尝试自动推断每列的数据类型，这可能导致一定的性能损失。可以通过在read_sql函数中设置coerce_float=False，避免将浮点数列转换为浮点型，从而加快读取速度。
批量读取数据：如果需要读取的数据量很大，可以将读取操作分批进行，每次读取一部分数据，然后合并到一个大的DataFrame中。这样可以减小内存的消耗，并且可以在读取过程中进行一些数据处理的操作。
优化数据库查询：如果数据库查询性能较低，可以考虑优化数据库的查询语句和索引设计，从根本上提升读取数据的效率。

腾讯云相关产品：腾讯云提供了多个与云计算相关的产品和服务，其中包括云数据库MySQL、云数据库MariaDB、云数据库SQL Server等。这些产品可以作为数据库存储的选择，可以通过腾讯云官方网站了解更多详细信息和产品介绍。

参考链接：腾讯云数据库产品介绍

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

MySQL 快速删除大量数据（千万级别）的几种实践方案——附源码

delete from table_name where cnt_date <= target_date 后经过研究，最终实现了飞一般(1秒左右)的速度删除770多万条数据，单张表总数据量在4600万上下，优化过程的方案层层递进...query_sql = "select srcip from table_name where cnt_date <= '%s' limit 1" % day try: df = pd.read_sql...break mysqlcur.execute(delete_sql) mysqlconn.commit() df = pd.read_sql...s' limit 1" % day optimize_sql = "OPTIMIZE TABLE g_visit_relation_asset" try: df = pd.read_sql...expired_day = (expired_day - timedelta(days = 1)).strftime("%Y-%m-%d") df = pd.read_sql

7.1K2 1

【硬核干货】数据分析哪家强？选Pandas还是选SQL

('chocolate'); ...篇幅有限，详细参考源码... """) 我们可以通过下面的代码来查看新建的表格，并且转换成DataFrame格式的数据集，代码如下 df_sweets = pd.read_sql...个数据集，主要是涉及到了甜品、甜品的种类以及加工和仓储的数据，而例如甜品的数据集当中主要包括的有甜品的重量、糖分的含量、生产的日期和过期的时间、成本等数据，以及 df_manufacturers = pd.read_sql...("SELECT * FROM storehouses", connector) output 还有甜品的种类数据集， df_sweets_types = pd.read_sql("SELECT *...output Milty Mikus Mivi Mi Misa Maltik Macus 当然在SQL语句当中的通配符，%表示匹配任意数量的字母，而_表示匹配任意一个字母，具体的区别如下 # SQL pd.read_sql...("SELECT name FROM sweets WHERE name LIKE 'M%'", connector) output pd.read_sql("SELECT name FROM sweets

6491 0

Python连接数据库，SQL语句查询这样操作！

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, #需要使用的sql语句或者数据表con, #sqlalchemy...charset=gbk") data = pd.read_sql(sql = 'select * from orderitem limit 10',con=eng,index_col='SDate')data...charset=gbk") data = pd.read_sql(sql = "category",con=eng) # 此方法会读取指定表中的全部数据，如果表数据量比较大,会造成读取数据慢,慎用。...charset=gbk") data = pd.read_sql(sql = 'select * from orderitem limit 10',con=eng)dataOperationalError...()方法读入数据库文件,返回数据框结构,可以快速浏览数据汇总; pd.read_sql()使用con参数使用pymsql.connect()方法,sql参数不能直接使用表名称,需要使用完整的sql语句;

3.2K3 1

Python链接数据库，SQL语句查询这样操作！

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, #需要使用的sql语句或者数据表 con, #sqlalchemy...charset=gbk") data = pd.read_sql(sql = 'select * from orderitem limit 10',con=eng,index_col='SDate')...charset=gbk") data = pd.read_sql(sql = "category",con=eng) # 此方法会读取指定表中的全部数据，如果表数据量比较大,会造成读取数据慢,慎用。...charset=gbk") data = pd.read_sql(sql = 'select * from orderitem limit 10',con=eng) data OperationalError...()方法读入数据库文件,返回数据框结构,可以快速浏览数据汇总; pd.read_sql()使用con参数使用pymsql.connect()方法,sql参数不能直接使用表名称,需要使用完整的sql语句;

4.9K3 1

从python读取sql的实例方法

user = "用户名", password = '密码', db = "数据库名", charset='utf8') # charset用于修正中文输出为问号的问题 df = pd.read_sql..., db = "test", charset='utf8') #charset用于修正中文输出为问号的问题 sql = "select * from score;" df = pd.read_sql

7.1K5 1

Python 连接数据库两种方式

charset=utf8") # sql 命令 sql = "SELECT * FROM stu" df = pd.read_sql(sql=sql, con=engine) print(df) # 第二种...='localhost', user='root', password='root', database='data', charset='utf8', use_unicode=True) df = pd.read_sql

4831 0

【手把手教你】搭建自己的量化分析数据库

35分钟左右 for code in get_code(): data=get_data(code) insert_sql(data,'stock_data') #读取整张表数据 df=pd.read_sql...('stock_data',engine) print(len(df)) #输出结果：270998 #选取ts_code=000001.SZ的股票数据 df=pd.read_sql("select *...d.max()) print(d.min()) 2019-04-25T00:00:00.000000000 2018-01-02T00:00:00.000000000 #获取交易日2019年4月25日数据 pd.read_sql...engine = create_engine('postgresql+psycopg2://postgres:123456@localhost:5432/postgres') data=pd.read_sql...engine = create_engine('postgresql+psycopg2://postgres:123456@localhost:5432/postgres') data=pd.read_sql

3.4K2 0

python菜鸟教程 | 读取mysql数据库

用户名 password="cueb",#密码 port=3306,#端口号 charset='utf8' ) s = "select * from user"； data = pd.read_sql

2.5K3 0

【MySQL-26】万字总结＜SQL优化＞——【插入优化主键优化 order by优化-group by优化-limit优化-count优化-update优化】

本章主要内容面向接触过C++的老铁主要内容含： ※全文大致内容总结一.插入数据优化关于插入数据优化，主要有以下三个方面批量插入手动提交事务主键顺序插入 1.批量插入采取以下形式，在一个...顺序插入可以减少页分裂（下文主键优化有详解）相应博客传送门二.主键优化 1.主键设计原则满足业务需求的情况下，尽量降低主键的长度。...三.order by优化尽量使用覆盖索引INDEX ....（覆盖索引加子查询形式＆多表联查）优化思路：一般分页查询时，通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能，可以通过覆盖索引加子查询形式或者多表联查进行优化。...count(*) InnoDB引擎并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值，服务层直接按行进行累加。

501 0

Unity 性能优化 | 贴图优化、声音优化

图片相关优化压缩格式优化简书高清晰无压缩 > RGBA32 缺点内存占用大, 显示运行内存中清晰中压缩 > RGBA16+Dithering(TexturePacker)内使用FloydSteinberg...Android] ETC1, 不支持dxt [Iphone/Ipand] PVRTC4 压缩默认 RGBA16 清晰度高但是渐变不合适 RGBA32 高保真 16it/尺寸减半压缩 UI Icon 声音相关优化...推荐将Load Type设置为Decompress on Load（在加载时解压）会运行的更流畅（并不是使用于任何的音频，只是使用于频繁使用的音频）参考链接: -微信公众号(游戏蛮牛)-Unity性能优化...—声音优化

1.3K2 0

关于pyecharts可视化中国经济、人口等数据

where a.provincename=b.provincename and a.reportyear=2010 group by b.areaname order by 2 ''' df = pd.read_sql...where a.provincename=b.provincename and a.reportyear=2010 group by b.areaname order by 2 ''' df = pd.read_sql...a,proviceinfo b where a.provincename=b.provincename and a.reportyear=2010 order by 2 ''' df = pd.read_sql...a,proviceinfo b where a.provincename=b.provincename and a.reportyear=2010 order by 2 ''' df = pd.read_sql...a,proviceinfo b where a.provincename=b.provincename and a.reportyear=2010 order by 2 ''' df = pd.read_sql

1.1K2 0

Python可视化数据分析09、Pandas_MySQL读写

'user', conn, schema='mytest', if_exists='append') # # 执行“select * from words;”SQL语句读取数据库中的数据 df1 = pd.read_sql...session.execute("delete from user where id=4") session.commit() # # 执行“select * from words;”SQL语句读取数据库中的数据 df = pd.read_sql...charset=utf8') # # 执行“select * from words;”SQL语句读取数据库中的数据 df = pd.read_sql('select * from user;', con

7753 0

【最全】Python连接数据库取数与写入数据

conn = create_engine('mysql+pymysql://user:passwd@ip:3306/temp_data_2',encoding='utf8') jxb_sx_head3 = pd.read_sql...#检查是否插入成功 conn = pymysql.connect(host='ip',user = "用户名", passwd = "密码", db = "test") cs_add_date = pd.read_sql...date_pl.to_sql(name='jlkj_cs', con=conn, if_exists='append', index=False, index_label=False) cs_add_date2 = pd.read_sql

8981 0

【优化2】整数优化

或的逻辑约束三个选择的或只有才更多或整数可除多边形组合固定花费分段线性组合型 set covering set packing 食堂定位地图填色 Julia例子 9数独概述整数优化就是线性优化

1.4K5 0

Android 优化——网络优化

Android 优化目录 ---- 利用 Network Profiler 检查网络流量接口设计 API设计 App 与 Server 之间的 API 设计要考虑网络请求的频次，资源的状态等...故而也是需要优化的一个点。可以在获取图片时告知服务器需要的图片的宽高，以便服务器给出合适的图片，避免浪费。...弱网优化除了正常的网络优化，还需考虑到弱网情况下 App 的表现。一般来说，网络延迟在 60ms 内是 OK 的，超过 200ms 就比较糟糕了。...弱网优化，本质上是在弱网的情况下能让用户流畅的使用。压缩/减少数据传输量利用缓存减少网络传输针对弱网(移动网络)，不自动加载图片界面先反馈，请求延迟提交。

1.7K1 0

Android 优化——布局优化

Android 优化目录 ---- 理想情况下，60 FPS 以上就不会卡顿，就是 1 秒内要有 60 帧，所以每一帧要在 16ms 内绘制完成。...刷新机制可以看Android Project Butter分析或《Android应用性能优化最佳实践》2.1.2 刷新机制一节。...大片的蓝色可以接受，如果整个窗口是蓝色的，可以尝试优化减少一次绘制。绿色：每个像素多绘制了 2 次。淡红：每个像素多绘制了 3 次。一般来说，这个区域不超过屏幕的 1/4 是可以接受的。...严重影响性能，需要优化，避免深红色区域。...自定义 View 本身被认为一层，但是 onDraw 里可绘制时可能产生过度绘制，通过 canvas.clipRect 来解决，具体参见《Android应用性能优化最佳实践》2.4.3 一节。

1.2K2 0

iOS 优化 - 启动优化

之前曾在iOS 优化-瘦身文章中提到过 iOS 优化将会是一个专题，今天就带来 iOS 优化系列的第二篇，主要介绍一下启动优化，即如何减少应用的启动时间。...App 启动过程在优化之前，我们需要对 App 的完整启动过程有个了解，这样我们才能知道启动耗时分布的阶段、哪一个阶段可以被优化以及优化哪一个阶段 ROI 最高。...下面是一些常用的优化手段，优化起来易，防劣化起来难。...首屏渲染优化这个阶段其实对 UI 渲染效率的提升了，优化手段也就是渲染优化方面的通用手段了。...参考资料 reducing-your-app-s-launch-time[6] 58 同城 App 性能治理实践-iOS 启动时间优化 iOS 优化篇 - 启动优化之 Clang 插桩实现二进制重排[7

3.9K2 0

【优化1】线性优化

概览线性化的必要性非线性条件线性化绝对值约束最大最小约束比例约束总结 Julia优化例子 Knapsack Diet 概览线性优化，指的是目标函数和约束条件都是线性的优化问题。...面对一个优化问题，首先需要建立优化问题的模型，因此需要编程语言；对优化问题建模后需要求解该问题，因此需要求解不同优化问题的solver。...优化库JuMP：是Julia的一个包，用于建立优化问题。 solver：Jump支持很多开源与商业的solver，这些solver用于求解优化问题。...线性化的必要性求解线性问题要比求解非线性问题容易很多，因此将非线性的目标函数或者约束跳进进行线性化，有利于求解优化问题。本文将介绍三种常见的非线性约束并探讨如何将其线性化。...\end{equation} 最大最小约束最大最小约束（或最小最大约束），可以将优化目标用一个自变量代替，然后补充满足条件的自变量的约束条件即可。

2.1K9 0

Android 优化——启动优化

Android 优化目录 ---- App 启动方式冷启动 App 没有启动过或 App 进程被杀，系统中不存在该 App 进程，此时启动即为冷启动。...优化布局优化逻辑优化必要且耗时的逻辑，考虑单独开线程执行必要不耗时，按优先级高低依次执行非必要的延迟初始化，等用到再初始化针对冷启动的欺骗效果使用 placeholder UI

9533 0

Android 优化——存储优化

Android 优化目录 ---- 交换数据格式 Google 推出的 Protocal Buffers 是一种更轻便高效的存储结构，但消耗内存较大。...SharePreferences 优化当 SharedPreferences 文件还没有被加载到内存时，调用 getSharedPreferences 方法会初始化文件并读入内存，这容易导致耗时更长...因此，最好的优化方法就是避免频繁地读写 SharedPreferences，减少无谓的调用。...数据库优化使用 StringBuilder 代替 String 查询时返回更少的结果集及更少的字段查询时只取需要的字段和结果集，更多的结果集会消耗更多的时间及内存，更多的字段会导致更多的内存消耗...实际多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案查询列与索引列次序一致用多表连接代替 EXISTS 子句把过滤记录数最多的条件放在最前面

1.2K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭