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] -
Чтение таблицы SQL базы данных в DataFrame.
При заданном имени таблицы и подключении SQLAlchemy возвращает DataFrame. Данная функция не поддерживает подключения DBAPI.
Параметры: table_name : строка
Имя таблицы SQL в базе данных.
con : подключение SQLAlchemy (или URI строки базы данных)
Режим подключения DBAPI для SQLite не поддерживается.
schema : строка, по умолчанию None
Имя схемы SQL в базе данных для запроса (если базовая система управления базами данных поддерживает это). Использует схему по умолчанию, если None (по умолчанию).
index_col : строка или список строк, необязательно, по умолчанию: None
Столбец(ы) для установки в качестве индекса (MultiIndex).
coerce_float : булево значение, по умолчанию True
Попытка преобразования значений нестроковых, нечисловых объектов (например, decimal.Decimal) в числа с плавающей точкой. Может привести к потере точности.
parse_dates : список или словарь, по умолчанию: None
- Список имён столбцов для преобразования в даты.
- Словарь
{column_name: format string}где строка формата совместима с strftime в случае парсинга строковых дат или является одним из (D, s, ns, ms, us) в случае парсинга целочисленных временных меток. - Словарь
{column_name: arg dict}, где словарь arg соответствует ключевым аргументамpandas.to_datetime()Особенно полезно при работе с базами данных без встроенной поддержки Datetime, такими как SQLite.
columns : список, по умолчанию: None
Список имён столбцов для выбора из таблицы SQL.
chunksize : целое число, по умолчанию None
Если указано, возвращает итератор, где
chunksize— количество строк для включения в каждый фрагмент.Возвращает: - DataFrame
Замечания
Любые значения datetime с информацией о часовом поясе будут преобразованы в UTC.
© 2008–2012, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23.4/generated/pandas.read_sql_table.html