SQL 쿼리 결과를 Pandas DataFrame으로 어떻게 변환할 수 있나요?

Pandas로 SQL 데이터베이스 쿼리

SQL 쿼리에서 검색된 데이터를 효율적으로 저장하고 조작하려면 결과를 다음으로 변환해야 합니다. Pandas 데이터 구조.

문제 설명:

사용자가 SQL 쿼리 결과를 Pandas 데이터 구조로 변환하는 방법에 대한 지침을 찾고 있습니다. 샘플 쿼리가 제공되었으며 사용자는 쿼리의 반환 유형을 이해하는 데 어려움을 겪었습니다.

해결책:

SQL 쿼리 결과를 Pandas로 변환하려면 DataFrame의 경우 다음 단계를 수행할 수 있습니다.

1. 필요한 가져오기 라이브러리:

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

2. SQL 연결 만들기:

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

3. 실행 SQL 쿼리 및 검색 결과:

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

4. 결과를 Pandas DataFrame으로 변환:

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

추가 고려 사항:

• 쿼리 결과 유형 식별: SQL 쿼리의 반환 유형을 결정하려면 fetchall() 메서드를 사용하여 결과의 ​​모든 행을 검색할 수 있습니다. 세트. 출력은 튜플 목록이 되며, 각 튜플은 데이터 행을 나타냅니다.
• 열 유형 구문 분석: 원하는 경우 다음을 검사하여 Pandas DataFrame의 열 유형을 추가로 구문 분석할 수 있습니다. 쿼리 결과의 설명 속성

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