pandas read_sql mit parametrisierten SQL -Abfragen

Die pandas.read_sql Funktion ist ein leistungsstarkes Tool zum Abholen von Daten aus Datenbanken. Bei der Arbeit mit SQLalchemy -Motoren ist es entscheidend, die Parameter effektiv an Ihre SQL -Abfragen weiterzugeben. Dieser Leitfaden zeigt zwei gemeinsame Ansätze: Positions- und Namensparameter.

Methode 1: Positionalparameter

Diese Methode verwendet eine Liste oder ein Tupel, um Ihre SQL -Abfrage Parameter zu liefern. Die Platzhalter in der SQL -Anweisung (%s ) werden nacheinander durch die Elemente in der Parameterliste ersetzt.

Beispiel:

import pandas as pd
from datetime import datetime

# ... (database connection setup using SQLAlchemy) ...

query = ('SELECT "Timestamp", "Value" FROM "MyTable" '
         'WHERE "Timestamp" BETWEEN %s AND %s')
params = [datetime(2014, 6, 24, 16, 0), datetime(2014, 6, 24, 17, 0)]

df = pd.read_sql(query, db, params=params, index_col=['Timestamp'])

Methode 2: Namens Parameter

benannte Parameter bieten eine bessere Lesbarkeit und Wartbarkeit. Die unterstützte Syntax hängt jedoch von Ihrem Datenbanktreiber ab. Mit Sqlalchemy und Psycopg2 ist die %(name) s syntax notwendig.

Beispiel:

import pandas as pd
from datetime import datetime

# ... (database connection setup using SQLAlchemy) ...

query = ('SELECT "Timestamp", "Value" FROM "MyTable" '
         'WHERE "Timestamp" BETWEEN %(dstart)s AND %(dfinish)s')
params = {"dstart": datetime(2014, 6, 24, 16, 0), "dfinish": datetime(2014, 6, 24, 17, 0)}

df = pd.read_sql(query, db, params=params, index_col=['Timestamp'])

Wichtiger Hinweis: Überprüfen Sie immer die Dokumentation Ihres Datenbank -Fahrers, um die richtige Parametersyntax zu bestätigen. Die Verwendung der falschen Syntax führt zu Abfragefehlern. Dies stellt sicher, dass Ihre parametrisierten Abfragen korrekt und sicher ausgeführt werden.