pandas 0.23 - pandas.read_sql_table()

pandas.read_sql_table




pandas

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) [source]

एक DataFrame में SQL डेटाबेस तालिका पढ़ें।

तालिका नाम और SQLAlchemy कनेक्ट करने योग्य को देखते हुए, एक DataFrame लौटाता है। यह फ़ंक्शन DBAPI कनेक्शन का समर्थन नहीं करता है।

पैरामीटर:

table_name : स्ट्रिंग

डेटाबेस में SQL टेबल का नाम।

con : SQLAlchemy कनेक्ट करने योग्य (या डेटाबेस स्ट्रिंग URI)

SQLite DBAPI कनेक्शन मोड समर्थित नहीं है।

स्कीमा : स्ट्रिंग, डिफ़ॉल्ट कोई नहीं

क्वेरी में डेटाबेस में SQL स्कीमा का नाम (यदि डेटाबेस स्वाद इस का समर्थन करता है)। डिफ़ॉल्ट स्कीमा का उपयोग करता है यदि कोई नहीं (डिफ़ॉल्ट)।

index_col : स्ट्रिंग या स्ट्रिंग की सूची, वैकल्पिक, डिफ़ॉल्ट: कोई नहीं

अनुक्रमणिका (MultiIndex) के रूप में सेट करने के लिए कॉलम (एस)।

coerce_float : बूलियन, डिफ़ॉल्ट सत्य

नॉन-स्ट्रिंग, नॉन-न्यूमेरिक ऑब्जेक्ट्स (जैसे दशमलव। डेसीमल) के मूल्यों को फ्लोटिंग पॉइंट में बदलने का प्रयास। सटीक के नुकसान में परिणाम कर सकते हैं।

parse_dates : सूची या तानाशाही , डिफ़ॉल्ट: कोई नहीं

  • दिनांक के रूप में पार्स करने के लिए स्तंभ नामों की सूची।
  • {column_name: format string} का डिक्ट जहां स्ट्रिंग स्ट्रिंग को पार्स करने के मामले में स्ट्रैपटाइम संगत है या पूर्णांक टाइमस्टैम्प को पार्स करने के मामले में (D, s, ns, ms, us) में से एक है।
  • {column_name: arg dict} के pandas.to_datetime() , जहां arg pandas.to_datetime() के कीवर्ड तर्कों से pandas.to_datetime() विशेष रूप से SQLite जैसे मूल डेटाटाइम समर्थन के बिना डेटाबेस के साथ उपयोगी है।

कॉलम : सूची, डिफ़ॉल्ट: कोई नहीं

SQL टेबल से चयन करने के लिए कॉलम नामों की सूची

chunksize : int, default कोई नहीं

यदि निर्दिष्ट किया गया है, तो एक chunksize रिटर्न देता है, जहां chunksize प्रत्येक चंक में शामिल करने के लिए पंक्तियों की संख्या है।

यह दिखाता है:
डेटा ढांचा

यह भी देखें

read_sql_query
एक DataFrame में SQL क्वेरी पढ़ें।

read_sql

टिप्पणियाँ

समय क्षेत्र की जानकारी के साथ कोई भी डेटाटाइम मान यूटीसी में परिवर्तित हो जाएगा।