通过 SQL 查询在 Pandas 的 read_sql 中传递参数
使用 Pandas 执行带参数的 SQL 查询时,主要有两种方法:以列表或元组形式传递参数,或将它们作为字典传递。
以列表或元组形式传递参数
第一种方法涉及使用占位符创建 SQL 查询,例如 BETWEEN % s AND %s,并将参数值作为列表或元组传递。这可以在以下示例中看到:
<code class="python">df = psql.read_sql(('select "Timestamp","Value" from "MyTable" ' 'where "Timestamp" BETWEEN %s AND %s'), db,params=[datetime(2014,6,24,16,0),datetime(2014,6,24,17,0)], index_col=['Timestamp'])</code>
将参数作为字典传递
第二种方法涉及使用命名参数创建 SQL 查询,例如如 BETWEEN :dstart AND :dfinish,并将参数值作为字典传递。但是,需要注意的是,并非所有数据库驱动程序都支持命名参数。
例如,常与 PostgreSQL 一起使用的 psycopg2 支持 %(name)s 风格的命名参数。这是一个示例:
<code class="python">df = psql.read_sql(('select "Timestamp","Value" from "MyTable" ' 'where "Timestamp" BETWEEN %(dstart)s AND %(dfinish)s'), db,params={"dstart":datetime(2014,6,24,16,0),"dfinish":datetime(2014,6,24,17,0)}, index_col=['Timestamp'])</code>
请记住检查所选数据库驱动程序的文档,以确定命名参数支持的语法。
以上是如何使用 SQL 查询将参数传递给 Pandas' read_sql?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

是的,YouCanconCatenatElistsusingAloopInpyThon.1)使用eparateLoopsForeachListToAppendIteMstoaresultList.2)useanestedlooptoiterateOverMultipliplipliplipliplipliplipliplipliplipliplistforamoreConciseApprace.3)

ThemostefficientmethodsforconcatenatinglistsinPythonare:1)theextend()methodforin-placemodification,2)itertools.chain()formemoryefficiencywithlargedatasets.Theextend()methodmodifiestheoriginallist,makingitmemory-efficientbutrequirescautionifpreserving

pythonboopsincludeforandwhileloops,with forloopsidealforequencessand and whileloopsforcondition repetition.bestpracticesinvolve:1)使用listComprehensionsforshensionsforsimpletranspletransformations,2)obseringEnumerateForIndex-valuepairs,3)optingftingftingfortermornemoremoremoremore

Python不是严格的逐行执行,而是基于解释器的机制进行优化和条件执行。解释器将代码转换为字节码,由PVM执行,可能会预编译常量表达式或优化循环。理解这些机制有助于优化代码和提高效率。

可以使用多种方法在Python中连接两个列表:1.使用 操作符,简单但在大列表中效率低;2.使用extend方法,效率高但会修改原列表;3.使用 =操作符,兼具效率和可读性;4.使用itertools.chain函数,内存效率高但需额外导入;5.使用列表解析,优雅但可能过于复杂。选择方法应根据代码上下文和需求。

有多种方法可以合并Python列表:1.使用 操作符,简单但对大列表不内存高效;2.使用extend方法,内存高效但会修改原列表;3.使用itertools.chain,适用于大数据集;4.使用*操作符,一行代码合并小到中型列表;5.使用numpy.concatenate,适用于大数据集和性能要求高的场景;6.使用append方法,适用于小列表但效率低。选择方法时需考虑列表大小和应用场景。

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