Pandas是基于NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數據分析任務而創建的。Pandas 納入了大量庫和一些標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需的工具。Pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數據的函數和方法。你很快就會發現，它是使Python成為強大而高效的數據分析環境的重要因素之一。本文主要介紹一下Pandas中read_sql_query方法的使用。
pandas.read_sql_query(sql，con，index_col = None，coerce_float = True，params = None，parse_dates = None，chunksize = None)
將SQL查詢讀入DataFrame。
返回與查詢字符串的結果集對應的DataFrame。（可選）提供index_col參數以使用其中一列作為索引，否則將使用默認整數索引。
參數：
sql：string SQL查詢或SQLAlchemy Selectable（select或文本對象）要執行的SQL查詢。
con：SQLAlchemy可連接（引擎/連接），數據庫字符串URI，或sqlite3 DBAPI2連接使用SQLAlchemy可以使用該庫支持的任何數據庫。如果是DBAPI2對象，則僅支持sqlite3。
index_col：字符串或字符串列表，可選，默認值：無
要設置為索引的列（MultiIndex）。
coerce_float：boolean，默認為True
嘗試將非字符串，非數字對象（如decimal.Decimal）的值轉換為浮點值。
對SQL結果集很有用。
params：list，tuple或dict，optional，default：None
要傳遞給執行方法的參數列表。用于傳遞參數的語法取決于數據庫驅動程序。
檢查數據庫驅動程序文檔，
了解PEP 249的paramstyle中描述的五種語法樣式中的哪一種。例如,對于psycopg2，使用%(name)s，所以使用params = {'name'：'value'}
parse_dates：list或dict，默認值：None
要解析為日期的列名列表。
{column_name: format string}格式的字典，其中，格式字符串在解析字符串時間時是與strftime兼容的，或者在解析整數時間戳時是(D、s、ns、ms、us)兼容的。
{column_name: arg dict}格式的字典，其中arg dict對應于關鍵字參數,特別適用于沒有本機Datetime支持的數據庫，
例如SQLite。pandas.to_datetime()
chunksize：int，默認無
如果指定，則返回一個迭代器，其中chunksize是要包含在每個塊中的行數。
返回：
數據幀
例如，
import MySQLdb
conn= MySQLdb.connect(host='myhost',port=3306,user='myusername', passwd='mypassword',
db='information_schema')
sql ="""
SELECT
danceability, energy, loudness, speechiness, acousticness,
instrumentalness, liveness, valence, tempo, activity
FROM songs s, users u, song_user su
WHERE
activity IS NOT NULL AND
s.id = su.song_id AND
su.user_id = u.id AND
u.telegram_user_id = {}
""".format(telegram_id)
df_mysql = pd.read_sql_query(sql, conn)
conn.close()
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