Consultando bancos de dados SQL com Pandas

Para armazenar e manipular com eficiência os dados recuperados de consultas SQL, é necessário converter os resultados em Estruturas de dados do Pandas.

Declaração do problema:

Um usuário busca orientação sobre como converter resultados de consulta SQL em dados do Pandas estruturas. Um exemplo de consulta foi fornecido e o usuário indicou dificuldade em entender o tipo de retorno da consulta.

Solução:

Para converter os resultados da consulta SQL em um Pandas DataFrame, as seguintes etapas podem ser executadas:

1. Importe o necessário bibliotecas:

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

2. Crie a conexão SQL:

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

3. Execute a consulta SQL e recupere os resultados:

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

4. Converter resultados em um DataFrame do Pandas:

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

Considerações adicionais:

• Identificando o tipo de resultado da consulta: Para determinar o tipo de retorno de a consulta SQL, você pode usar o método fetchall() para recuperar todas as linhas do conjunto de resultados. A saída será uma lista de tuplas, com cada tupla representando uma linha de dados.
• Analisando tipos de coluna: Se desejar, você pode analisar ainda mais os tipos de coluna do Pandas DataFrame examinando a propriedade de descrição dos resultados da consulta.