SQL 쿼리 결과를 Pandas DataFrame으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

SQL 쿼리 결과를 Pandas 데이터 구조로 변환

소개

조작을 수행하려면 SQL 데이터베이스에서 검색된 데이터를 Pandas 데이터 구조로 변환해야 하는 경우가 많습니다. 이 문서에서는 이를 달성하는 과정을 안내합니다.

반환 유형 식별

제공된 코드의 Connection.execute() 함수는 SQLAlchemy ResultProxy를 반환합니다. 이 객체는 쿼리 결과를 튜플의 반복 가능 항목으로 나타냅니다. 여기서 각 튜플은 결과의 행에 해당합니다.

Pandas 데이터 구조로 변환

변환하려면 결과 튜플을 Pandas DataFrame으로 변환하면 DataFrame을 사용할 수 있습니다. 생성자:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(resoverall.fetchall())

fetchall() 메서드는 쿼리 결과를 나타내는 튜플 목록을 반환합니다. DataFrame 생성자는 이 목록을 인수로 사용하고 튜플을 행으로 사용하여 DataFrame을 생성합니다.

열 이름 설정

기본적으로 DataFrame은 일반 열 이름을 사용합니다. "0", "1" 등과 같은 의미 있는 열 이름을 할당하려면 열을 사용하세요. 속성:

df.columns = resoverall.keys()

resoverall.keys()는 쿼리 결과에서 열 이름 목록을 반환합니다. 이 목록을 DataFrame.columns 속성에 할당하면 열 이름이 설정됩니다.

유형 변환을 사용한 대안

SQL 스키마와 일치하도록 열 유형을 추가로 구문 분석하고 변환하려면, 다음 접근 방식을 사용할 수 있습니다.

import numpy as np
from sqlalchemy import types

df = pd.DataFrame(resoverall.fetchall())
for column in resoverall.keys():
    df[column] = df[column].astype(types.type_map[resoverall.scalar_types[column]])

이 방법은 DataFrame 열 유형이 SQL과 일치하는지 확인합니다. 스키마.

위 내용은 SQL 쿼리 결과를 Pandas DataFrame으로 변환하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!