pandas.read_sql_table（table_name，con，schema = None，index_col = None，coerce_float = True，parse_dates = None，columns = None，chunksize = None ）源代码
通过数据库表名读入DataFrame。
给定一个表名和一个可连接SQLAlchemy，返回一个DataFrame。此功能不支持DBAPI连接。
参数： | table_name： 数据库中SQL表的名称。 con： 不支持SQLite DBAPI连接模式。 schema： 要查询的数据库中的SQL模式的名称（如果数据库flavor支持此功能）。 如果为None（默认值）， 则使用默认架构。 index_col：字符串或字符串列表，可选，默认值：无 要设置为索引的列（MultiIndex）。 coerce_float： 尝试将非字符串，非数字对象（如 可能导致精度损失。 parse_dates： 要解析为日期的列名列表。
格式字符串在解析字符串时间时是与 或者在解析整数时间戳时是(
特别适用于没有本机 columns： 从SQL表中选择的列名列表 chunksize： 如果指定，则返回一个迭代器，其中 |
返回： |
|
例如，
1）MySQLdb
import MySQLdb import pandas as pd
conn= MySQLdb.connect(host='myhost',
port=3306,user='myusername', passwd='mypassword',
db='information_schema') resp = pd.read_sql_table(table_name = 't_line',con = conn,parse_dates = 'time',index_col = 'time',columns = ['a','b','c']) conn.close()
2）SQLite
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
# 创建 SQLite 数据库和表
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
connection = engine.connect()
connection.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS employees (
id INTEGER PRIMARY KEY,
name TEXT,
title TEXT
)
''')
connection.execute('''
INSERT INTO employees (name, title) VALUES
('John Doe', 'Software Engineer'),
('Jane Smith', 'Data Scientist')
''')
connection.close()
# 使用 pandas.read_sql_table 读取数据
df = pd.read_data_table('employees', con=engine)
# 显示 DataFrame
print(df)