SQL 쿼리 결과를 Pandas DataFrame으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

SQL 쿼리 결과를 pandas DataFrame으로 변환

이 시나리오에서는 쿼리를 사용하여 SQL 데이터베이스에서 데이터를 검색하고 저장하는 것을 목표로 합니다. 팬더 데이터 구조에서. 질문은 쿼리 결과의 데이터 유형과 이를 DataFrame으로 변환하는 방법에 관한 것입니다.

쿼리 결과 이해

제공하신 샘플 쿼리는 다양한 합계를 수행합니다. "daily_report_cooked" 테이블의 필드에 대해 설명합니다. 결과는 특정 캠페인에 대한 집계 값을 각각 포함하는 행 모음입니다.

Pandas DataFrame으로 변환

쿼리 결과를 DataFrame으로 변환하려면, 다음 단계를 따르세요.

1. Pandas DataFrame 만들기: 인수 없이 DataFrame 클래스를 사용하여 빈 DataFrame을 생성합니다.
2. 쿼리 결과 가져오기: resoverall 개체의 fetchall() 메서드를 사용하여 쿼리의 행을 나타내는 튜플 목록을 가져옵니다. 쿼리 결과.
3. DataFrame 채우기: 튜플 목록을 DataFrame의 데이터 속성.
4. 열 이름 설정: 키() 메서드를 사용하여 resoverall 객체에서 열 이름을 검색하고 이를 DataFrame의 columns 속성에 할당합니다.

다음 코드 조각은 변환 프로세스를 보여줍니다.

from pandas import DataFrame
df = DataFrame(resoverall.fetchall())
df.columns = resoverall.keys()

이제, 변수 df는 쿼리 결과가 포함된 pandas DataFrame을 나타냅니다. 이는 데이터의 구조화된 표현을 제공하므로 Pandas의 광범위한 기능을 사용하여 추가 분석 및 조작이 가능합니다.

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