查询 PostgreSQL 数据库时如何有效地将参数传递给 Pandas 的 read_sql() 函数？

利用 Pandas 的 read_sql() 和 PostgreSQL 参数化

Pandas 的 read_sql() 功能简化了数据库交互。 虽然该函数支持参数传递，但通常缺乏明确的示例。本指南重点介绍如何使用 SQLAlchemy 引擎连接到 PostgreSQL 并有效利用参数化查询。

Pandas 中的参数化查询

Pandas read_sql() 中参数化查询的关键是 params 参数。 该参数接受各种数据结构（列表、元组、字典），但数据库驱动程序确定接受的参数语法。

理解参数语法变化

SQL 参数语法有所不同。 位置参数用“?”表示或“%s”，而命名参数使用“:1”、“:name”或“%(name)s”。 驱动程序与这些语法的兼容性至关重要。

Psycopg2 和命名参数：一个实际示例

PostgreSQL，当通过 Psycopg2 驱动程序访问时，支持使用“%(name)s”语法的命名参数。 以下代码以前可能会失败，现在可以在 Psycopg2 上正常运行：

<code class="language-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>

此代码演示了在查询字符串中传递命名参数并在 params 字典中提供它们的值。 Psycopg2 有效地处理参数映射。

要点

Pandas read_sql() 中有效的参数传递需要了解参数语法和数据库驱动程序之间的相互作用。使用正确的语法可确保动态灵活的数据检索，增强 Pandas 的高级数据分析能力。

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