从数据库中的 table 获取数据

Question

我想从 postgresql 数据库中提取数据并在脚本中使用该数据（以数据帧格式）。这是我的初步尝试：

from pandas import DataFrame
import psycopg2

conn = psycopg2.connect(host=host_address, database=name_of_database, user=user_name, password=user_password)

cur = conn.cursor()

cur.execute("SELECT * FROM %s;" % name_of_table)

the_data = cur.fetchall()

colnames = [desc[0] for desc in cur.description]

the_frame = DataFrame(the_data)
the_frame.columns = colnames

cur.close()
conn.close()

注意：我知道我不应该使用 "string parameters interpolation (%) to pass variables to a SQL query string"，但这对我来说非常有用。

是否有更直接的方法？

编辑：这是我从所选答案中使用的内容：

import pandas as pd
import sqlalchemy as sq

engine = sq.create_engine("postgresql+psycopg2://username:password@host:port/database")

the_frame = pd.read_sql_table(name_of_table, engine)

Answer 1

Pandas 可以直接从 Postgres 加载数据:

import psycopg2
import pandas.io.sql as pdsql

conn = psycopg2.connect(...)

the_frame = pdsql.read_frame("SELECT * FROM %s;" % name_of_table, conn)

如果你有最近的 pandas (>=0.14)，你应该使用 read_sql_query/table （read_frame 已被弃用）与 sqlalchemy 引擎：

import pandas as pd
import sqlalchemy
import psycopg2

engine = sqlalchemy.create_engine("postgresql+psycopg2://...")

the_frame = pd.read_sql_query("SELECT * FROM %s;" % name_of_table, engine)
the_frame = pd.read_sql_table(name_of_table, engine)

Answer 2

这是另一种方法：

    # run sql code
    result = conn.execute(sql)   

    # Insert to a dataframe
    df = DataFrame(data=list(result), columns=result.keys())

从数据库中的 table 获取数据

Getting data from table in database

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