Pandas read_sql でパラメータを渡す
概要
Pandas の read_sql 関数を使用すると、SQL クエリを実行し、データベースからデータを取得できます。その機能の 1 つは、クエリにパラメータを渡す機能です。
パラメータ構文
パラメータはリスト、タプル、または辞書として渡すことができます。正確な構文は、使用されているデータベース ドライバーによって異なります。一般的な例をいくつか示します:
- ?または %s: 単一値のプレースホルダー
- :1 または :name: 単一値の名前付きプレースホルダー
- %(name)s: string.format 構文を使用した名前付きプレースホルダー
名前付き引数での辞書の使用
パラメータを渡すオプションの 1 つは、辞書を使用することです。これは、psycopg2 ドライバーを備えた PostgreSQL を含む、ほとんどのドライバーでサポートされています。ディクショナリ内のキーと値のペアは、クエリ内の名前付きプレースホルダーに対応します。
例
名前付き引数のアプローチを示すために、次の SQL クエリを考えてみましょう:
<code class="sql">select "Timestamp", "Value" from "MyTable" where "Timestamp" BETWEEN :dstart AND :dfinish</code>
辞書を使用してこのクエリにパラメータを渡す方法は次のとおりです。
<code class="python">params = {"dstart": datetime(2014, 6, 24, 16, 0), "dfinish": datetime(2014, 6, 24, 17, 0)} df = psql.read_sql( "select \"Timestamp\",\"Value\" from \"MyTable\" where \"Timestamp\" BETWEEN %(dstart)s AND %(dfinish)s", db, params=params, index_col=["Timestamp"], )</code>
この例では、params 辞書は名前付きプレースホルダ :dstart および :dfinish の値を提供します。 %(name)s 構文により、値がクエリに正しく挿入されることが保証されます。
以上がPandas read_sql でパラメータを渡す方法は?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;

pythonlistsarebetterthanarrays formangingdiversedatypes.1)listscanholdelementsofdifferenttypes、2)adearedditionsandremovals、3)theeofferintutiveoperation likeslicing、but4)theearlessememory-effice-hemory-hemory-hemory-hemory-hemory-adlower-dslorededatas。

toaccesselementsinapythonarray、useindexing:my_array [2] Accessesthirderement、Returning3.pythonuseszero basedIndexing.1)usepositiveandnegativeindexing:my_list [0] forteefirstelement、my_list [-1] exterarast.2)

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