如何使用pypyodbc将SQL查询结果转换成熊猫数据帧？

原文:https://www . geeksforgeeks . org/how-convert-SQL-query-result-to-pandas-data frame-using-pypypyodbc/

在本文中，我们将看到如何使用 Python 中的 pypyodbc 模块将 SQL 查询结果转换为熊猫数据帧。

我们可能需要使用不同的查询从表中获得数据库结果来处理数据，并对数据应用任何机器学习来更好地分析事物和建议。我们可以将我们的数据转换成 python Pandas 数据帧，以对数据应用不同的机器算法。让我们看看如何使用微软 SQL 作为服务器将 SQL 查询结果发送到熊猫数据框架。

pypypyodbc:是纯 Python 跨平台 odbc 接口模块。在终端中使用此命令安装 pypyodbc 模块以访问 odbc 数据库。

pip install pypyodbc


创建数据库

步骤 1:创建数据库

CREATE DATABASE GeeksforGeeks;


第二步:使用数据库

USE GeeksForGeeks


第三步:创建表格 student_marks 并在表格中添加行

CREATE TABLE student_marks(
stu_id VARCHAR(20),
stu_name VARCHAR(20),
stu_branch VARCHAR(20),
total_marks INT
)


将 SQL 查询转换为熊猫数据帧

例 1:

使用 pdb.connect()使用服务器名和数据库名连接到 MSSQL 服务器。然后使用读取 SQL 查询，读取 _sql() 到熊猫数据框中并打印数据。

Python 3

import pypyodbc as pdb 
import pandas as pd
cOnnection= pdb.connect("""
    Driver={{SQL Server Native Client 11.0}};
    Server={0};
    Database={1};
    Trusted_COnnection=yes;""".format('LAPTOP-LKHL8PKV',
                                      'GeeksForGeeks')
)
query = """SELECT * FROM student_marks"""
table = pd.read_sql(query, connection)
print(table)


输出:

示例 2: 查询获取从表到熊猫数据框的 E.C.E 分支的学生。

Python 3

import pypyodbc as pdb 
import pandas as pd
cOnnection= pdb.connect("""
    Driver={{SQL Server Native Client 11.0}};
    Server={0};
    Database={1};
    Trusted_COnnection=yes;""".format('LAPTOP-LKHL8PKV',
                                      'GeeksForGeeks')
)
query = """SELECT * FROM student_marks
           WHERE stu_branch='E.C.E'"""
table = pd.read_sql(query, connection)
print(table)


输出: