pandas.read_sql_table#

pandas.read_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None, coerce_float=True, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None, dtype_backend=<no_default>)[源代码][源代码]#

将 SQL 数据库表读取到 DataFrame 中。

给定一个表名和一个 SQLAlchemy 连接对象，返回一个 DataFrame。此函数不支持 DBAPI 连接。

参数:
table_namestr

数据库中SQL表的名称。

conSQLAlchemy 可连接对象或字符串

数据库 URI 可以作为 str 提供。不支持 SQLite DBAPI 连接模式。

schemastr, 默认为 None

要在数据库中查询的SQL模式名称（如果数据库风格支持此功能）。如果为None（默认），则使用默认模式。

index_colstr 或 str 列表，可选，默认值：None

要设置为索引（MultiIndex）的列。

coerce_float布尔值, 默认为 True

尝试将非字符串、非数字对象（如 decimal.Decimal）的值转换为浮点数。可能会导致精度丢失。

parse_dates列表或字典，默认无

  • 要解析为日期的列名列表。

  • {column_name: format string} 的字典，其中格式字符串在解析字符串时间时是与 strftime 兼容的，或者在解析整数时间戳时是 (D, s, ns, ms, us) 之一。

  • {column_name: arg dict} 的字典，其中 arg dict 对应于 pandas.to_datetime() 的关键字参数。特别适用于没有原生日期时间支持的数据库，例如 SQLite。

列列表，默认无

要从SQL表中选择的列名列表。

chunksizeint, 默认为 None

如果指定，返回一个迭代器，其中 chunksize 是每个块中包含的行数。

dtype_backend{‘numpy_nullable’, ‘pyarrow’}

应用于结果 DataFrame 的后端数据类型（仍在实验中）。如果未指定，默认行为是不使用可为空的数据类型。如果指定，行为如下：

Added in version 2.0.

返回:
DataFrame 或 Iterator[DataFrame]

SQL 表作为带有标记轴的二维数据结构返回。

参见

read_sql_query

将 SQL 查询读取到 DataFrame 中。

read_sql

将 SQL 查询或数据库表读取到 DataFrame 中。

备注

任何带有时区信息的日期时间值都将被转换为 UTC。

示例

>>> pd.read_sql_table("table_name", "postgres:///db_name")