并非所有列都使用pandas显示sqlite3查询结果

在使用sqlite3查询结果时，并非所有列都需要使用pandas来显示。sqlite3是一个轻量级的数据库引擎，它可以直接与Python进行集成，因此可以使用Python内置的sqlite3模块来执行查询操作。

当查询结果只包含少量列时，可以直接使用sqlite3模块的fetchall()方法获取查询结果，并通过循环遍历打印出来。示例代码如下：

import sqlite3

# 连接到数据库
conn = sqlite3.connect('database.db')
cursor = conn.cursor()

# 执行查询操作
cursor.execute('SELECT column1, column2 FROM table')

# 获取查询结果
results = cursor.fetchall()

# 打印查询结果
for row in results:
    print(row[0], row[1])

# 关闭数据库连接
conn.close()

在上述代码中，我们执行了一个查询操作，查询了表中的column1和column2两列数据。通过fetchall()方法获取查询结果，并通过循环遍历打印出来。

需要注意的是，当查询结果包含大量数据时，使用pandas库可以更方便地进行数据处理和分析。可以将查询结果转换为DataFrame对象，利用pandas提供的丰富功能进行数据操作。示例代码如下：

import sqlite3
import pandas as pd

# 连接到数据库
conn = sqlite3.connect('database.db')

# 执行查询操作并转换为DataFrame对象
df = pd.read_sql_query('SELECT column1, column2 FROM table', conn)

# 打印查询结果
print(df)

# 关闭数据库连接
conn.close()

在上述代码中，我们使用pandas的read_sql_query()函数执行查询操作，并将结果转换为DataFrame对象。然后可以直接打印DataFrame对象，或者利用pandas提供的各种函数进行数据处理和分析。

总结起来，当查询结果只包含少量列时，可以直接使用sqlite3模块来获取和打印查询结果；当查询结果包含大量数据时，可以使用pandas库来进行数据处理和分析。