Pandas を使用した SQL データベースのクエリ

SQL クエリから取得したデータを効率的に保存および操作するには、結果を次の形式に変換する必要があります。 Pandas データ構造。

問題ステートメント:

ユーザーが求めるSQL クエリ結果を Pandas データ構造に変換するためのガイダンス。サンプル クエリが提供されていますが、ユーザーはクエリの戻り値の型を理解するのが難しいと述べています。

解決策:

SQL クエリの結果を Pandas に変換するにはDataFrame では、次の手順を実行できます:

1. 必要なデータをインポートします。ライブラリ:

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

2. SQL 接続を作成します:

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

3. SQL クエリを実行して結果を取得します:

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

4. 結果を Pandas DataFrame に変換します:

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

追加の考慮事項:

• クエリ結果の型の識別: 戻り値の型を決定するにはSQL クエリでは、fetchall() メソッドを使用して結果セットのすべての行を取得できます。出力はタプルのリストとなり、各タプルはデータ行を表します。
• 列の型の解析: 必要に応じて、Pandas DataFrame の列の型を調べることでさらに解析できます。クエリ結果の description プロパティ。