Wie übergebe ich Parameter mit SQL-Abfragen an pandas read_sql?

Pandas read_sql mit parametrisierten SQL-Abfragen

Die Funktion pandas.read_sql ist ein leistungsstarkes Tool zum Abrufen von Daten aus Datenbanken. Bei der Arbeit mit SQLAlchemy-Engines ist die effektive Übergabe von Parametern an Ihre SQL-Abfragen von entscheidender Bedeutung. Dieser Leitfaden zeigt zwei gängige Ansätze: Positions- und benannte Parameter.

Methode 1: Positionsparameter

Diese Methode verwendet eine Liste oder ein Tupel, um Parameter für Ihre SQL-Abfrage bereitzustellen. Die Platzhalter im SQL-Statement (%s) werden sequentiell durch die Elemente in der Parameterliste ersetzt.

Beispiel:

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'])

Methode 2: Benannte Parameter

Benannte Parameter bieten eine bessere Lesbarkeit und Wartbarkeit. Die unterstützte Syntax hängt jedoch von Ihrem Datenbanktreiber ab. Bei SQLAlchemy und psycopg2 ist die %(name)s-Syntax erforderlich.

Beispiel:

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'])

Wichtiger Hinweis: Überprüfen Sie immer die Dokumentation Ihres Datenbanktreibers, um die korrekte Parametersyntax zu bestätigen. Die Verwendung der falschen Syntax führt zu Abfragefehlern. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre parametrisierten Abfragen korrekt und sicher ausgeführt werden.

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