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。
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DCG' AND crm_begdat >= '20200101' AND zmsgeo IN ('AP', 'LA', 'EMEA', 'NA')" 我必须将以下查询加载到pandas数据帧中，但是pd.read_sqlcontract_table = pd.read_sql(sql_query,conn1)
浏览 115提问于2021-01-22得票数 0
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当使用pd.read_sql()从MySQL数据库中提取大约89万行(每行60-65列)时，连接(由SQLAlchemy引擎创建)会在形成查询之前被删除。有没有其他方法来优化对如此大量的数据的获取，因为我确实需要所有的行和列，并且我想要摆脱异常。def read_outputs(engine): data['tbl_1']= pd.read_sql('tbl_1',con=conn)
浏览 86提问于2021-05-24得票数 0
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我有一个.sql脚本。然后声明变量。在sql server管理演播室中执行时，脚本可以产生正确的结果。with open('query.sql', 'r') as f:但它又回来了
sqlalchemy.exc.ProgrammingError: (pyodbc.ProgrammingError) ('42000',
浏览 2提问于2019-03-20得票数 0
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例如 df = pd.read_sql("select * from table_a", db) df2 = pd.read_sql("select
浏览 3提问于2018-08-07得票数 0
例如,df = pd.read_sql但是，当我运行以下代码时或者这个
df = pd.read_sql
浏览 26提问于2018-08-03得票数 0
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我想从Python连接到Oracle DB数据。我这样做是用代码： 'host': 'xxx.xx.xxx.x', 'user': 'user_name', 'service': 'abc.xyz.com',
CONN_STR = '{user}/{psw}@{h
浏览 5提问于2022-02-17得票数 0
当从parse_date数据库检索数据时，Pandas parse_date应该如何工作？要解析为日期的列名列表。Dict of {column_name: format string}其中的格式字符串在解析字符串时是兼容的，或者在解析整数时间戳时是(D，s，ns，ms，us)之一。{column_name: arg }，其中arg对应于pandas.to_datetime()的关键字参数，对于没有本地日期时间支持的数据库尤其有用，例如SQLite。
例如，我想从MySQL Sakila数据库
浏览 4提问于2018-05-24得票数 3
数据需要导出到预定义的模板(模板的格式必须存在于每个文件中)----我可以打开该文件，也可以写入该文件，但我不知道如何通过for循环中的for循环的每一次迭代来保存该文件，我使用了以下代码：pd.read_sql
浏览 1提问于2021-05-13得票数 1
1回答
query = """select * from table where id= {id}"""df_sql = pd.read_sql我得到以下错误： File "file/to/path.py", line 38, in file File
浏览 27提问于2021-07-07得票数 0
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1回答
从记录集创建熊猫数据的优化
、、、、
Row Count = 530002条记录 return datadf = pd.read_sqlprint 'Start loading data ...' engine = create_engine(CONN_STR, echo=True)
df = pd.read_sql
浏览 2提问于2016-05-11得票数 0
1回答
否则，我喜欢Marshmallow，并希望使用它作为一个优化，而不是使用迭代方法序列化我的SQLAlchemy输出，例如：
all = db.session.query(label('sid', distinct除了修改临床类定义之外，对SQLAlchemy输出的优化序列化有什么建议吗？
浏览 2提问于2016-02-02得票数 0
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假设您有以下代码：pd.read_sql("SELECT * FROM foo_schema.run_info WHERE id=:param order by
浏览 0提问于2018-12-15得票数 0
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sqlite:///Europe.db"
bs_df = pd.read_sqlsqlite_table, database)
cf_df = pd.rea
浏览 2提问于2022-03-11得票数 0
2回答
function I call DataFrame = pd.DataFrame(
pd.read_sql
浏览 1提问于2019-08-05得票数 0
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orders = ['1234','3456', print(pd.read_sql(querystring, cnxn, params在阅读了之后，我尝试了这样的方法： df.append(pd.read_sql(querystring, cnxn但是当我试图输出df时，我得到Co
浏览 1提问于2016-06-17得票数 8
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提取速度与使用R Oracle库提取非常相似，大约需要8秒(数据大小约为750,000行和30列混合数据类型)df = pd.read_sql我能做些什么来优化导入到数据帧中吗？
浏览 3提问于2016-07-06得票数 3
在这里，我们的目的是通过智能过滤器减少查询CPU时间raw_data1 = {'age1': [23,45,21],'age2': [10,20,50中使用，如下所示来获取item1数据帧SELECT * from [dbo].[ITEM]
where
浏览 43提问于2018-06-07得票数 0
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1回答
这是我的疑问我想分道扬镳df100 = pd.read_sql('SELECT id, timestam
浏览 2提问于2017-10-18得票数 0
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con1 = get_engine("table1") con3 = get_engine("table3")
df2 = pd.read_sql(query2,con=con2)
浏览 35提问于2021-07-06得票数 0
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1回答
连接池新手
、、、
所以我对连接池还是个新手。我正在尝试确定如何使用池来加快查询速度。我有一个可以正常工作的查询，但我认为我没有正确使用池。这里是语法，如果你看到哪里我可以更有效率，请让我知道。 try: df1=create_df(cursor) cursor.execute(query2)
浏览 10提问于2020-12-03得票数 0
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