我想在循环中通过pd.read_sql_query传递一个变量'single_column‘： df_trial_queries= pd.read_sql_query("SELECT single_column FROM dw.db.table;",db_cnxn)for single_columnin columns_list:
浏览 2提问于2016-08-26得票数 0
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我正在尝试使用'pandas.read_sql_query‘将数据从MS SQL Server复制到pandas DataFrame中。我需要在我的SQL查询中进行多个连接。要联接的表在同一台服务器上，但在不同的数据库中。我传递给pandas的查询在MS SQL Server Management Studio中运行良好。在Jupyter Notebook中</e
浏览 3提问于2017-04-25得票数 8
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我正在开发一个产品，在这个产品中，我必须用python编写脚本来获取大文件(大约1-1.5 GB)，并进行一些处理，最后多次上传到其他一些表中。我写了一个相同的代码，但我觉得它花费了太多的时间来处理我的代码，我发现大多数时候它卡住了，当我上传文件到表中时，我想优化上传和从数据库获取文件的过程，我需要你们的帮助。我的与Database建立连接的函数：
def create_s
浏览 0提问于2020-07-04得票数 0
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我刚刚开始学习SQL，在python中导入我的sql文件遇到了一些困难。import codecsimport pandas as pdsql= open(sqlfile, mode='r', encoding='utf-8-sig').read()
pd.read_sql_q
浏览 1提问于2020-01-31得票数 0
后来,问题：)我不想将与SQL相关的代码保存在主文件中。想要的结果：
我希望在主文件中使用dfX = pd.
浏览 2提问于2022-04-22得票数 0
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用重试块从数据库读取
、、、
我正在从Microsoft SQL server实例中读取。我需要从一个表中读取所有的数据，这是相当大的(大约400万条记录)。所以我喜欢用块来做，这样我就可以限制Python程序的内存使用。这正常工作，但现在我需要移动它运行的地方，这迫使它通过一个不超级稳定的连接(我相信VPN有时是节流连接)。因此，偶尔我会在其中一个块中得到一个连接错误：
sqlalchemy
浏览 18提问于2022-04-01得票数 1
我使用的是SQL Server 2014，熊猫0.23.4，sqlalchemy 1.2.11，pyodbc 4.0.24和Python3.7.0。_1 ;
;GOimport pandas as pd
from sqlalchemy import crea
浏览 1提问于2018-12-17得票数 2
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我有一个dataframe，我想执行一个查询，将来自dataframe的所有值插入到一个表中。基本上，我试图将其加载为以下查询：SELECT *为此，我有以下代码：import pandasas pd
浏览 12提问于2020-04-19得票数 0
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我使用python (版本3.4.4)、熊猫(版本0.19.1)和sqlalchemy (版本1.1.4)从大型SQL表中分块读取，预处理这些块并将它们写入不同的SQL表中。使用pd.read_sql_query(verses_sql, conn, chunksize=10)进行连续分块读取，其中pd是熊猫导入的，verses_sql是SQL查询，conn是DB连接，如果我这样做的
浏览 1提问于2016-12-06得票数 1
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我能够在没有参数的情况下执行存储过程：import sqlalchemyimport datetime as dt
df = pd.read_sql_query('EXEC dbo.TestProceduresqlalchemy</
浏览 3提问于2019-10-23得票数 0
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因此，我在让sqlalchemy和pyodbc使用远程MS时遇到一些困难。本地sqlcmd正常工作，但当我试图通过python代码读取db时却不能正常工作。任何帮助都将不胜感激。sqlalchemy或pyodbc的尝试没有奏效。错误：代码:尝试使用</em
浏览 0提问于2018-06-22得票数 14
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我试图在MSSQL数据库中添加一个新的自动递增行，并读取创建的id值。当我执行SQL语句时，运行良好，但当我试图从返回的ResultProxy对象查询行时，就会得到一个“函数序列错误”。我使用SQL Alchemy (pyodbc)连接到数据库，并使用execute()运行文本查询。通过运行SQL命令很好。这就是我正在尝试的；
from sqlalchemy im
浏览 1提问于2019-04-06得票数 2
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SELECT Col1, Col2 WHERE Col2 = @Paramimport pandas as pdconn = pyodbc.connect(my_connection_stringUse an SQLAlchemy engine or specify an sql query
SQLAlchem
浏览 4提问于2014-10-01得票数 12
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最近才开始使用python，我喜欢它！然而，我被SqlAlchemy卡住了。我正在尝试编写一个脚本，用于读取MS数据库，查询表(所有字段，仅对某些字段进行筛选)，并将结果写入本地SQLite数据库。(目标是编写一个数据适配器:在将结果导出到另一个数据库之前，对SQLite数据库执行一些查询。写入目标数据库中的临时表也是可能的。)我可以建立连接并获得查询结果-我可以打印它们，这样我就知道该部分是有效<
浏览 1提问于2012-09-19得票数 6
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我相信在我的sql查询中使用%会导致Python语言出现问题，因为%s用于变量。我试着摆脱角色，但到目前为止还没有成功。import pyodbcconn = pyodbc.connect('...')select ABS(CHECKSUM(NEWID()) % 2), %s
"""
浏览 17提问于2019-07-18得票数 1
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我对Pandas比较陌生，我很想知道在将大型(10M+)数据集导入数据帧时，是否有任何经过验证的或更好的实践可以考虑，或者这些事情通常是如何完成的？或者，将SQL中的大数据直接导入pandas是完全可以的吗？ 例如，我想查询我的数据库，获取10M的rec，并将其存储为dataframe。在这种情况下，变量'query‘存储了从数据库返回的10M个recs的结果集，在pan
浏览 22提问于2020-08-14得票数 1
我有一个脚本，用于将条目作为用户输入，将这些项放入Microsoft查询中，并运行该查询。然后它将使用Pandas将其放入excel表中。import pandas as pdfrom datetime import date
from sqlalchemy import create_enginecnxn = create_engine(mssql+pyodbc://<connection_
浏览 3提问于2022-06-02得票数 0
我知道像pyodbc这样的工具对导入/读取访问有很大的帮助，但关于如何导出的文档很少。
我喜欢任何人能提供的任何帮助，并强烈感谢任何例子。
浏览 0提问于2018-12-14得票数 2
是否可以使用炼金术会话( pandas.read_sql_query )调用？到目前为止，我收到了以下错误：
但是，我认为使用会话而不是仅仅使用sql炼金术连接/引擎是一种很好的做法。
浏览 1提问于2018-09-25得票数 3
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我应该探索一个下载的数据集，我不能有sql凭证，我正在使用jupyter实验室，并且sql文件与jupyter笔记本的文件夹相同。DATA_SPPT_OP_BERSAMA.sql')
这是sql格式的下载
浏览 1提问于2018-12-03得票数 1
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