如何将 SQL 查询结果转换为 Pandas DataFrame？

将 SQL 查询结果转换为 pandas DataFrames

在此场景中，您的目标是使用查询从 SQL 数据库检索数据并将其存储在 pandas 数据结构中。问题围绕查询结果的数据类型以及如何将其转换为 DataFrame。

理解查询结果

您提供的示例查询执行各种求和在表“daily_report_cooked”中的字段上。结果是行的集合，每行包含特定活动的聚合值。

转换为 pandas DataFrame

要将查询结果转换为 DataFrame，请按照以下步骤操作：

1. 创建一个 pandas DataFrame： 构造一个使用不带任何参数的 DataFrame 类清空 DataFrame。
2. 获取查询结果：使用 resoverall 对象的 fetchall() 方法获取表示查询结果行的元组列表.
3. 填充 DataFrame: 将元组列表分配给 DataFrame 的数据属性。
4. 设置列名称：使用keys()方法从resoverall对象中检索列名称，并将它们分配给DataFrame的columns属性。

下面的代码片段演示了转换过程：

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

现在，变量 df 代表一个 pandas包含查询结果的 DataFrame。它提供了数据的结构化表示，可以使用 pandas 的广泛功能进行进一步的分析和操作。

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