学习Pandas,第 8 课

英文原文: 08 - Lesson

如何从微软的 SQL 数据库中抓取数据。

# 导入库
import pandas as pd
import sys
from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, select, engine
print('Python version ' + sys.version)
print('Pandas version ' + pd.__version__)
Python version 3.6.1 | packaged by conda-forge | (default, Mar 23 2017, 21:57:00) 
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.1.0 (clang-602.0.53)]
Pandas version 0.19.2

版本 1

这一部分,我们使用 sqlalchemy 库从 sql 数据库中抓取数据。 确保使用你自己的 ServerName, Database, TableName (服务器名,数据库和表名)。

# Parameters
TableName = "data"

DB = {
    'drivername': 'mssql+pyodbc',
    'servername': 'DAVID-THINK',
    #'port': '5432',
    #'username': 'lynn',
    #'password': '',
    'database': 'BizIntel',
    'driver': 'SQL Server Native Client 11.0',
    'trusted_connection': 'yes',  
    'legacy_schema_aliasing': False
}

# 建立数据库连接
engine = create_engine(DB['drivername'] + '://' + DB['servername'] + '/' + DB['database'] + '?' + 'driver=' + DB['driver'] + ';' + 'trusted_connection=' + DB['trusted_connection'], legacy_schema_aliasing=DB['legacy_schema_aliasing'])
conn = engine.connect()

# 查询数据库表所需要的设置
metadata = MetaData(conn)

# 需要查询的表
tbl = Table(TableName, metadata, autoload=True, schema="dbo")
#tbl.create(checkfirst=True)

# Select all
sql = tbl.select()

# 执行 sql 代码
result = conn.execute(sql)

# 数据放到一个 dataframe 中
df = pd.DataFrame(data=list(result), columns=result.keys())

# 关闭数据库连接
conn.close()

print('Done')
Done

查看一下 dataframen 中的内容。

df.head()
Date Symbol Volume
0 2013-01-01 A 0.00
1 2013-01-02 A 200.00
2 2013-01-03 A 1200.00
3 2013-01-04 A 1001.00
4 2013-01-05 A 1300.00
df.dtypes
Date      datetime64[ns]
Symbol            object
Volume            object
dtype: object

转变成特殊的数据类型。以下的代码,你需要比配你自己的表名并修改代码。

版本 2

import pandas.io.sql
import pyodbc
# 参数,你需要修改成你自己的服务器和数据库
server = 'DAVID-THINK'
db = 'BizIntel'

# 创建数据库连接
conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=' + DB['servername'] + ';DATABASE=' + DB['database'] + ';Trusted_Connection=yes')

# 查询数据库,这里的 data 需要修改成你自己的表名
sql = """

SELECT top 5 *
FROM data

"""
df = pandas.io.sql.read_sql(sql, conn)
df.head()
Date Symbol Volume
0 2013-01-01 A 0.0
1 2013-01-02 A 200.0
2 2013-01-03 A 1200.0
3 2013-01-04 A 1001.0
4 2013-01-05 A 1300.0

版本 3

from sqlalchemy import create_engine
# 参数,你需要修改成你自己的服务器和数据库
ServerName = "DAVID-THINK"
Database = "BizIntel"
Driver = "driver=SQL Server Native Client 11.0"

# 创建数据库连接
engine = create_engine('mssql+pyodbc://' + ServerName + '/' + Database + "?" + Driver)

df = pd.read_sql_query("SELECT top 5 * FROM data", engine)
df
Date Symbol Volume
0 2013-01-01 A 0.0
1 2013-01-02 A 200.0
2 2013-01-03 A 1200.0
3 2013-01-04 A 1001.0
4 2013-01-05 A 1300.0

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本教程由派兰数据翻译

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