Pandas read_sql with parameters介绍

在数据分析的过程中，我们经常需要从关系型数据库中获取数据并进行分析。在Python中，我们可以通过Pandas库中的read_sql函数来实现从数据库中获取数据的功能。但有时候，我们需要向SQL语句中传递一些参数，比如日期范围等。这时候，read_sql函数就需要用到参数化查询的方式来实现。在本文中，我们将介绍Pandas read_sql with parameters的用法及示例。

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参数化查询的优点

在数据分析的过程中，经常会碰到需要向SQL语句中传递一些参数的情况，比如日期范围等。在这种情况下，我们可以通过参数化查询的方式来防止SQL注入攻击，并且提高代码的可读性和维护性。

通过参数化查询，我们不需要手动拼接SQL语句中的参数值，而是使用?作为占位符，然后在执行SQL语句时再通过元组的形式传递参数值。这样就可以保证参数值的安全性，并且避免了SQL注入攻击。

Pandas read_sql with parameters的用法及示例

Pandas的read_sql函数支持参数化查询，在调用函数时可以传入一个参数列表，用于替换SQL语句中的占位符。下面是一个简单的实例：

import pandas as pd
import pymysql

# 创建连接
conn = pymysql.connect(
    host='localhost',
    user='root',
    password='xxxxx',
    db='test',
    charset='utf8mb4'
)

# 参数化查询
start_date = '2021-01-01'
end_date = '2021-12-31'
sql = 'SELECT * FROM orders WHERE order_date BETWEEN %s AND %s'
params = (start_date, end_date)
df = pd.read_sql(sql, conn, params=params)

# 关闭连接
conn.close()

上述代码中，我们创建了一个MySQL数据库连接，然后定义了一个SQL语句，用于从orders表中获取2021年1月1日至2021年12月31日之间的订单记录。在read_sql函数中，我们将需要替换的参数值放在一个元组中，并将元组作为params参数传递给read_sql函数。

另外，我们还可以使用字典的形式来传递参数值，代码如下：

params = {'start_date': '2021-01-01', 'end_date': '2021-12-31'}
sql = 'SELECT * FROM orders WHERE order_date BETWEEN %(start_date)s AND %(end_date)s'
df = pd.read_sql(sql, conn, params=params)

在这个示例中，我们使用了字典的形式来传递参数值，将占位符的名称作为字典的键，并将参数值作为字典的值。在SQL语句中，我们使用了%(key)s的形式来表示占位符。

除了传递参数值外，我们还可以使用参数化查询来执行存储过程，假设我们有一个存储过程，接受一个日期作为参数，并返回该日期范围内的订单总金额。代码如下：

# 参数化查询执行存储过程
params = ('2022-01-01',)
sql = 'CALL get_order_amount(%s)'
df = pd.read_sql(sql, conn, params=params)

在这个示例中，我们使用了CALL语句来执行存储过程，然后将需要传递的参数值放在一个元组中，通过params参数传递给read_sql函数。

总结

本文介绍了Pandas read_sql with parameters的用法及示例。通过参数化查询，我们可以防止SQL注入攻击，并且提高代码的可读性和维护性。如果在使用Pandas中的read_sql函数时需要传递参数，建议使用参数化查询的方式来实现。