Consulta de bases de datos SQL con Pandas

Para almacenar y manipular eficientemente los datos recuperados de consultas SQL, es necesario convertir los resultados en Estructuras de datos de Pandas.

Declaración del problema:

Un usuario busca orientación sobre cómo convertir los resultados de una consulta SQL en Estructuras de datos de Pandas. Se proporcionó una consulta de muestra y el usuario indicó dificultades para comprender el tipo de devolución de la consulta.

Solución:

Para convertir los resultados de una consulta SQL a Pandas DataFrame, se pueden seguir los siguientes pasos:

1. Importar lo necesario bibliotecas:

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

2. Cree la conexión SQL:

engine = create_engine('Your_SQL_Database_Url')
connection = engine.connect()

3. Ejecute la consulta SQL y recupere los resultados:

query = 'Your_SQL_Query'
results = connection.execute(query)

4. Convertir resultados a un DataFrame de Pandas:

df = pd.DataFrame(results.fetchall())
df.columns = results.keys()

Consideraciones adicionales:

• Identificación del tipo de resultado de la consulta: Para determinar el tipo de retorno de la consulta SQL, puede utilizar el método fetchall() para recuperar todas las filas del conjunto de resultados. El resultado será una lista de tuplas, y cada tupla representará una fila de datos.
• Análisis de tipos de columnas: Si lo desea, puede analizar más a fondo los tipos de columnas del Pandas DataFrame examinando la propiedad de descripción de los resultados de la consulta.