pandas read_sql avec des requêtes sql paramétrées

La fonction pandas.read_sql est un outil puissant pour récupérer les données des bases de données. Lorsque vous travaillez avec des moteurs SQLALCHEMY, il est crucial de passer efficacement les paramètres à vos requêtes SQL. Ce guide démontre deux approches communes: paramètres positionnels et nommés.

Méthode 1: Paramètres positionnels

Cette méthode utilise une liste ou un tuple pour fournir des paramètres à votre requête SQL. Les espaces réservés de l'instruction SQL (% s ) sont remplacés séquentiellement par les éléments de la liste des paramètres.

Exemple:

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'])

Méthode 2: paramètres nommés

Les paramètres nommés offrent une meilleure lisibilité et maintenabilité. Cependant, la syntaxe prise en charge dépend de votre pilote de base de données. Avec sqlalchemy et psycopg2, la syntaxe % (name) s est nécessaire.

Exemple:

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'])

Remarque importante: Vérifiez toujours la documentation de votre pilote de base de données pour confirmer la syntaxe de paramètre correcte. L'utilisation de la mauvaise syntaxe entraînera des erreurs de requête. Cela garantit que vos requêtes paramétrées s'exécutent correctement et en toute sécurité.