如何將 SQL 查詢結果轉換為 Pandas DataFrame？

使用Pandas 查詢SQL 資料庫

為了有效地儲存和操作從SQL 查詢中擷取到的數據，有必要將結果轉換為Pandas資料結構。

問題聲明：

使用者尋求將 SQL 查詢結果轉換為 Pandas 資料結構的指導。已提供範例查詢，使用者表示難以理解查詢的返回類型。

解：

將 SQL 查詢結果轉換為 Pandas DataFrame，可以採取以下步驟：

1. 匯入必要的庫：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

2. 建立 SQL🎜>

建立 SQL🎜>

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

3. 建立 SQL🎜>
建立 SQL連結：

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

執行SQL查詢與擷取結果：

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

• 將結果轉換為Pandas DataFrame：
• 其他注意事項：

辨識結果型別：要確定🎜>要確定查詢的回傳類型，可以使用fetchall() 方法檢索結果的所有行放。輸出將是一個元組列表，每個元組代表一行資料。 解析列類型：如果需要，您可以透過檢查來進一步解析 Pandas DataFrame 的列類型查詢結果的描述屬性。

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