Wie konvertiere ich SQL-Abfrageergebnisse in einen Pandas DataFrame?

SQL-Abfrageergebnisse in Pandas-DataFrames konvertieren

In diesem Szenario möchten Sie mithilfe einer Abfrage Daten aus einer SQL-Datenbank abrufen und speichern in einer Pandas-Datenstruktur. Die Frage dreht sich um den Datentyp des Abfrageergebnisses und darum, wie es in einen DataFrame konvertiert wird.

Das Abfrageergebnis verstehen

Die von Ihnen bereitgestellte Beispielabfrage führt verschiedene Summierungen durch auf Feldern aus der Tabelle „daily_report_cooked“. Das Ergebnis ist eine Sammlung von Zeilen, die jeweils die Gesamtwerte für eine bestimmte Kampagne enthalten.

Konvertieren in einen Pandas-DataFrame

Um das Abfrageergebnis in einen DataFrame zu konvertieren, Befolgen Sie diese Schritte:

1. Erstellen Sie einen Pandas-DataFrame: Erstellen Sie einen leeren DataFrame mit die DataFrame-Klasse ohne Argumente.
2. Abfrageergebnisse abrufen: Verwenden Sie die fetchall()-Methode des Resoverall-Objekts, um eine Liste von Tupeln zu erhalten, die die Zeilen des Abfrageergebnisses darstellen.
3. Datenrahmen füllen: Weisen Sie die Liste der Tupel den Daten des Datenrahmens zu Eigenschaft.
4. Spaltennamen festlegen: Rufen Sie die Spaltennamen mithilfe der Methode „keys()“ aus dem Resoverall-Objekt ab und weisen Sie sie der Spalteneigenschaft des DataFrame zu.

Der folgende Codeausschnitt demonstriert den Konvertierungsprozess:

from pandas import DataFrame
df = DataFrame(resoverall.fetchall())
df.columns = resoverall.keys()

Die Variable df stellt nun einen Pandas-DataFrame dar, der Folgendes enthält: die Abfrageergebnisse. Es bietet eine strukturierte Darstellung der Daten und ermöglicht eine weitere Analyse und Bearbeitung mithilfe der umfangreichen Funktionalität von Pandas.

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