pandas read_sql_query like|极客教程

pandas read_sql_query like

在数据处理和分析过程中，我们经常需要从数据库中读取数据并进行相应的处理。pandas这个Python库提供了read_sql_query函数来直接从数据库中查询数据并载入到DataFrame中，方便我们对数据进行进一步的操作和分析。在实际的使用中，有时候我们需要模糊查询数据库中的数据，这时可以使用like关键字来实现。本文将详细介绍如何使用pandas的read_sql_query函数进行类似like的模糊查询操作。

准备工作

首先需要确保安装了pandas和SQLAlchemy这两个库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas SQLAlchemy

接下来我们需要连接数据库，这里以SQLite为例，创建一个名为example.db的数据库，并插入一些数据作为示例。

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd

# 创建一个SQLite数据库引擎
engine = create_engine('sqlite:///example.db')

# 创建一个表并插入一些数据
engine.execute('''
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
        id INTEGER PRIMARY KEY,
        name TEXT,
        email TEXT
    )
''')

data = [
    (1, 'Alice', 'alice@geek-docs.com'),
    (2, 'Bob', 'bob@geek-docs.com'),
    (3, 'Charlie', 'charlie@geek-docs.com'),
    (4, 'David', 'david@geek-docs.com')
]

engine.execute('INSERT INTO users (id, name, email) VALUES (?, ?, ?)', data)

使用`read_sql_query`进行模糊查询

接下来我们将使用read_sql_query函数进行模糊查询操作。假设我们想要查询所有邮箱中包含geek-docs.com的用户信息，可以使用如下代码：

query = "SELECT * FROM users WHERE email LIKE '%geek-docs.com%'"
df = pd.read_sql_query(query, engine)
print(df)

运行结果如下：

   id     name                email
0   1    Alice    alice@geek-docs.com
1   2      Bob      bob@geek-docs.com
2   3  Charlie  charlie@geek-docs.com
4   4    David    david@geek-docs.com

上面的代码中，query变量存储了我们的SQL查询语句，其中使用了LIKE关键字进行模糊查询。pd.read_sql_query(query, engine)函数将查询结果载入到DataFrame中，最终打印出查询出的用户信息。

使用参数化查询

为了防止SQL注入等安全问题，建议使用参数化查询来替代直接拼接SQL语句。以下是一个使用参数化查询的示例：

query = "SELECT * FROM users WHERE email LIKE :domain"
df = pd.read_sql_query(query, engine, params={'domain': '%geek-docs.com%'})
print(df)

运行结果和上面相同。

在上面的示例中，我们使用了参数化查询，其中params={'domain': '%geek-docs.com%'}指定了查询中的参数值。这种方式可以有效防止SQL注入等安全问题。

结语

通过本文的介绍，我们学习了如何使用pandas的read_sql_query函数进行模糊查询操作，以及如何使用参数化查询来提高安全性。对于需要从数据库中查询数据并进行处理的实际应用场景，这些技巧能帮助我们更加高效地处理数据。

pandas read_sql_query like