如何有效率地將 SQL 查詢結果轉換為 Pandas DataFrame？

將SQL 查詢結果轉換為Pandas 資料結構

問題：

使用者需要協助將SQL 查詢結果轉換為Pandas 資料結構。使用者嘗試列印查詢結果，但沒有獲得任何有用的信息。

解決方案：

要將SQL 查詢結果轉換為Pandas，可以採取以下步驟：

1. 使用SQLAlchemy 的create_engengine()和connect() 建立與資料庫的連線函數。
2. 使用connection.execute()方法執行SQL查詢並將結果儲存在變數中（例如resoverall）。
3. 使用resoverall從查詢結果取得所有行。 fetchall() 方法。這將傳回一個元組列表，其中每個元組代表一行。
4. 從元組列表建立一個 Pandas DataFrame。為此，請使用 DataFrame(resoverall.fetchall())，它會根據元組索引自動指派列名。
5. 或者，您可以使用 df.columns = resoverall.keys() 指派特定的欄位名稱，其中 resoverall.keys() 傳回欄位名稱清單。

範例程式碼：

from sqlalchemy import create_engine
from pandas import DataFrame

engine2 = create_engine('mysql://THE DATABASE I AM ACCESSING')
connection2 = engine2.connect()
dataid = 1022
resoverall = connection2.execute("SELECT sum(BLABLA) AS BLA, sum(BLABLABLA2) AS BLABLABLA2, sum(SOME_INT) AS SOME_INT, sum(SOME_INT2) AS SOME_INT2, 100*sum(SOME_INT2)/sum(SOME_INT) AS ctr, sum(SOME_INT2)/sum(SOME_INT) AS cpc FROM daily_report_cooked WHERE campaign_id = '%s'", %dataid)
df = DataFrame(resoverall.fetchall())
df.columns = resoverall.keys()

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