使用 pypyodbc 将 SQL 查询结果转换为 Pandas 数据框

如果你需要从 SQL 数据库中获取数据，并将其转换为 Pandas 数据框以用于后续数据处理，那么本文就是为你准备的。我们将会使用 pypyodbc Python 库来连接数据库，并用 Pandas 将查询结果转换为数据框。

安装 pypyodbc 库

在开始使用 pypyodbc 库之前，确保已将其安装到本地计算机。可以使用以下命令来安装：

pip install pypyodbc

连接数据库

首先，我们需要连接到 SQL 数据库。使用以下代码：

import pypyodbc

# 定义连接属性，替换相应的值
server = '<server>'
database = '<database>'
username = '<username>'
password = '<password>'

# 连接到数据库
cnxn_str = f"DRIVER={{SQL Server}};SERVER={server};DATABASE={database};UID={username};PWD={password}"
cnxn = pypyodbc.connect(cnxn_str)

在上述代码中，我们使用上述变量定义连接属性，并将其传递给 pypyodbc.connect() 方法以连接到数据库。

执行查询并将结果转换为数据框

接下来，我们需要定义 SQL 查询语句并使用 pandas.read_sql() 方法将查询结果转换为数据框。使用以下代码：

import pandas as pd

# 定义 SQL 查询语句
sql_query = '<sql-query>'

# 使用 pandas.read_sql() 方法执行查询并转换为数据框
df = pd.read_sql(sql_query, cnxn)

# 关闭数据库连接
cnxn.close()

在上面的代码中，我们定义了 SQL 查询语句，并通过 pandas.read_sql() 方法执行查询并将结果转换为数据框。最后，我们关闭了数据库连接。

结论

现在，我们已经将 SQL 查询结果成功转换为 Pandas 数据框，可以继续使用 Pandas 进行后续数据处理。本文介绍了如何使用 pypyodbc 连接到 SQL 数据库，并使用 Pandas 将查询结果转换为数据框。希望这篇文章能够对你有所帮助。