Python库pandas之六-CFANZ编程社区

Python库pandas之六

输入/输出
- read_sql
- - 函数
  - 应用实列

输入/输出

read_sql

函数

词法：pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None, dtype_backend=<no_default>, dtype=None)

read_sql将SQL查询，或数据库表读入DataFrame。

该函数是 read_sql_table 和 read_sql_query 的便捷包装器（为了向后兼容）。它将根据提供的输入委托给特定的函数。 SQL 查询将被路由到 read_sql_query，而数据库表名称将被路由到 read_sql_table。

参数说明

sql，该参数类型是字符串，或SQLAlchemy Selectable
要执行的 SQL 查询，或table名。
con，该参数类型是ADBC连接, SQLAlchemy连接, 字符串, 或sqlite3连接
ADBC 提供具有主机支持的高性能 I/O。
SQLAlchemy 可以使用该库支持的任何数据库。
如果是 DBAPI2 对象，则仅支持 sqlite3。
用户负责 ADBC 连接和 SQLAlchemy连接的引擎处置和连接关闭；字符串连接会自动关闭。
index_col，该参数类型是字符串，或字符串list, 是可选的, 默认值为None
index_col参数是设置为索引的列（MultiIndex）。
coerce_float，该参数类型是bool, 默认值为True
尝试将非字符串、非数字对象（如decimal.Decimal）的值转换为浮点型，这对于SQL结果集很有用。
params，该参数类型是list, 元组tuple，或字典dict, 是可选的, 默认值为None
要传递给数据库的参数列表。用于传递参数的语法取决于数据库驱动程序。检查数据库驱动程序文档，了解支持的语法样式中。
parse_dates，该参数类型是list，或字典dict, 默认值为None
parse_dates指定要作为日期分析的列名称表。
{column_name: format} 的字典，在解析字符串时间时，其中format与strftime 兼容，或者，在解析整数时间戳的情况下，是 (D, s, ns, ms, us) 之一。
{column_name: arg} 的字典，其中arg是一个字典，对应于pandas.to_datetime() 的关键字参数，对于没有本机日期时间支持的数据库（例如 SQLite）特别有用。
columns，该参数类型是list, 默认值为None
从SQL表中选择的列名表。
chunksize，该参数类型是int, 默认值为None
如果在read_sql调用中指定该参数，则read_sql返回一个迭代器，其中chunksize是每个块中包含的行数。
dtype_backend，该参数类型是{‘numpy_nullable’, ‘pyarrow’}, 默认值为‘numpy_nullable’
应用于生成的DataFrame的后端数据类型。行为如下：
“numpy_nullable”：返回支持 nullable-dtype 的 DataFrame。
“pyarrow”：返回 pyarrow 支持的可为空的 ArrowDtype的DataFrame。
dtype，该参数类型是Type名称，或列字典
数据或列的数据类型。例如。 np.float64 或 {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32, ‘c’: ‘Int64’}。如果传递的是表而不是查询，则忽略该参数。

应用实列

下列产生sqlite3数据库的table, 读csv数据加入数据库，读取数据库table

import sys
import sqlite3 as sqlite
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

DB_NAME = "test_db.db"

class sqlite3_db():
   def __init__(self, dbn):
      self.dbn = dbn

   def db_connect(self):
      self.con = sqlite.connect(self.dbn)

   def db_query(self):
      self.con = sqlite.connect(self.dbn)
      cur = self.con.cursor()
      rows = cur.execute("SELECT * FROM peoples")
      print(rows.fetchall())

   def db_add_records(self, df):
      self.db_connect()
      data = []
      for rec in df.values:
        col_vals = list(rec.flatten())
        col_names = ("name", "age", "salary")
        d1 = dict(zip(col_names, col_vals))
        data.append(d1)
      self.con.executemany("INSERT INTO peoples VALUES(:name, :age, :salary)", data)
      self.con.commit()
      self.con.close()

   def db_create_table(self):
      self.db_connect()
      cur = self.con.execute("CREATE TABLE peoples(name, age, salary)")
      data = ({"name":"john", "age":35, "salary":5000.90}, {"name":"Tom", "age":36, "salary":4984},)
      self.con.executemany("INSERT INTO peoples VALUES(:name, :age, :salary)", data)

      self.con.commit()
      self.con.close()

if __name__ == "__main__":
   if len(sys.argv) == 1:
      sql = sqlite3_db(DB_NAME)
      sql.db_query()     
   elif  sys.argv[1] == '0':
      sql = sqlite3_db(DB_NAME)
      sql.db_create_table()
   elif sys.argv[1] == '1':
      cnx = create_engine('sqlite:///test_db.db').connect()
      df = pd.read_sql_table('peoples', cnx)
      print(df)
   elif sys.argv[1] == '2':
      con = sqlite.connect('test_db.db')
      sql = "SELECT * FROM peoples"
      df = pd.read_sql(sql, con)
      print(df)
      l = list(df['age'])
      print("type: {0}".format(type(l)))
   elif sys.argv[1] == '3':
      if len(sys.argv) == 3:
         df = pd.read_csv(sys.argv[2])
         sql = sqlite3_db(DB_NAME)
         sql.db_add_records(df)
         print(df)

文件data_csv_1.txt的内容

name, age, salary
Helen, 25, 40000
Michael, 20, 20000

程序运行的屏幕输出

C:\>python sqlite3_1.py 0
C:\>python sqlite3_1.py 1
   name  age  salary
0  john   35  5000.9
1   Tom   36  4984.0

C:\>python sqlite3_1.py 2
   name  age  salary
0  john   35  5000.9
1   Tom   36  4984.0
type: <class 'list'>

C:\>python sqlite3_1.py 3 data_csv_1.txt
      name   age   salary
0    Helen    25    40000
1  Michael    20    20000

C:\>python sqlite3_1.py 2
      name  age   salary
0     john   35   5000.9
1      Tom   36   4984.0
2    Helen   25  40000.0
3  Michael   20  20000.0
type: <class 'list'>

下列例子说明如何使用chunksize

import sys
import sqlite3 as sqlite
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

DB_NAME = "test_db.db"

class sqlite3_db():
   def __init__(self, dbn):
      self.dbn = dbn

   def db_sql_records(self, csv_fn):
      df = pd.read_csv(csv_fn)
      self.con = sqlite.connect(self.dbn)
      data = []
      for rec in df.values:
        col_vals = list(rec.flatten())
        col_names = ("name", "age", "salary")
        d1 = dict(zip(col_names, col_vals))
        data.append(d1)

      cur = self.con.execute("CREATE TABLE peoples(name, age, salary)")
      self.con.executemany("INSERT INTO peoples VALUES(:name, :age, :salary)", data)
      self.con.commit()

      sql = "SELECT * FROM peoples"
      df = pd.read_sql(sql, self.con)
      print(df)

      it = pd.read_sql(sql, self.con, chunksize = 2)
      for x in it:
        print()
        print(x)
      
      self.con.close()

if __name__ == "__main__":
   sql = sqlite3_db(DB_NAME)
   if len(sys.argv) > 1:
      sql.db_sql_records(sys.argv[1])

程序运行的屏幕输出

C:\>python sqlite3_2.py data_csv_1.txt
      name  age  salary
0    Helen   25   40000
1  Michael   20   20000
2      Tom   35   40000
3     John   30   20000
4     Jeff   25   50000
5  Johnson  350  120000

      name  age  salary
0    Helen   25   40000
1  Michael   20   20000

   name  age  salary
0   Tom   35   40000
1  John   30   20000

      name  age  salary
0     Jeff   25   50000
1  Johnson  350  120000

文件data_csv_1.txt的内容

name, age, salary
Helen, 25, 40000
Michael, 20, 20000
Tom, 35, 40000
John, 30, 20000
Jeff, 25, 50000
Johnson, 350, 120000