如何高效地将 SQL 查询结果转换为 Pandas DataFrame？

将 SQL 查询结果转换为 Pandas 数据结构

问题：

用户需要帮助将 SQL 查询结果转换为 Pandas 数据结构。用户尝试打印查询结果，但没有获得任何有用的信息。

解决方案：

要将 SQL 查询结果转换为 Pandas，可以采取以下步骤：

1. 使用 SQLAlchemy 的 create_engine() 和 connect() 建立与数据库的连接函数。
2. 使用connection.execute()方法执行SQL查询并将结果存储在变量中（例如resoverall）。
3. 使用resoverall从查询结果中获取所有行。 fetchall() 方法。这将返回一个元组列表，其中每个元组代表一行。
4. 从元组列表创建一个 Pandas DataFrame。为此，请使用 DataFrame(resoverall.fetchall())，它会根据元组索引自动分配列名称。
5. 或者，您可以使用 df.columns = resoverall.keys() 分配特定的列名称，其中 resoverall.keys() 返回列名称列表。

示例代码：

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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