pandas read_sql 매개 변수화 된 SQL 쿼리

pandas.read_sql 함수는 데이터베이스에서 데이터를 가져 오는 강력한 도구입니다. SQLALCHEMY 엔진으로 작업 할 때는 매개 변수를 SQL 쿼리에 효과적으로 전달하는 것이 중요합니다. 이 안내서는 두 가지 일반적인 접근법을 보여줍니다. 위치와 이름이 지정된 매개 변수.

메소드 1 : 위치 매개 변수

이 메소드는 목록 또는 튜플을 사용하여 SQL 쿼리에 매개 변수를 공급합니다. SQL 문의 자리 표시 자 (%s )는 매개 변수 목록의 요소로 순차적으로 대체됩니다.

예:

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'])

메소드 2 : 지명 된 매개 변수

명명 된 매개 변수는 더 나은 가독성과 유지 관리를 제공합니다. 그러나 지원되는 구문은 데이터베이스 드라이버에 따라 다릅니다. sqlalchemy 및 psycopg2를 사용하면 %(name) s

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'])

항상 데이터베이스 드라이버 문서를 확인하여 올바른 매개 변수 구문을 확인하십시오. 잘못된 구문을 사용하면 쿼리 오류가 발생합니다. 이렇게하면 매개 변수화 된 쿼리가 올바르게 안전하게 실행됩니다.