pandas read_sql

1.应用

import pandas as pd
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine

# 用sqlalchemy构建数据库链接engine
connect_info = 'mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}?charset=utf8'
engine = create_engine(connect_info)
# sql 命令
sql_cmd = "SELECT * FROM table"
df = pd.read_sql(sql=sql_cmd, con=engine)

2.API

pandas.read_sql（sql，con，index_col = None，coerce_float = True，params = None，parse_dates = None，columns = None，chunksize = None)

参数	描述
sql	string或SQLAlchemy，要执行的查询命令
con	连接引擎
index_col	string或list，可选，默认无。将指定列作为pandas的索引列
coerce_float	boolean，默认True。尝试将非字符串，非数字对象转换为浮点
params	list，tuple或dict，默认None。向sql语句中传递参数
parse_dates	list或dict，默认None。将指定列解析为日期格式，datetime型数据，与pd.to_datetime函数功能类似。可以用字典的格式提供列名和转换的日期格式，比如{column_name: format string}（format string："%Y:%m:%H:%M:%S"）
columns	list，默认为None。指定读取的列名,一般不用，在sql中指定
chunksize	int，默认为None。每次读取的行数
返回	DataFrame

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参考：
https://www.cjavapy.com/article/143/
https://www.cnblogs.com/cymwill/p/8289367.html