Pandas 从pyodbc读取数据到数据框中

在本文中，我们将介绍如何使用Python的Pandas库来从pyodbc读取数据，并将结果存储在Pandas的数据框中。pyodbc库是Python程序与数据源（例如Microsoft SQL Server）交互的库。它允许Python程序从数据库中读取数据，并将其用于数据挖掘、统计分析和其他操作。

Pandas是一种强大的Python库，用于数据处理。它提供了广泛的数据结构和函数，以便于数据清理，转换和分析。在这篇文章中，我们将演示如何使用Pandas库中的函数从pyodbc数据源中读取数据，并将其存储在数据帧中。

阅读更多：Pandas 教程

安装和配置

要使用Pandas和pyodbc库，您需要首先安装和配置它们。使用pip包管理器来安装这些库，可以通过以下命令执行此操作：

pip install pandas
pip install pyodbc

或者，如果您使用Conda进行软件包管理，则可以使用以下命令将Pandas和pyodbc添加到环境中：

conda install pandas
conda install pyodbc

此外，确保正确安装pyodbc并配置其DSN，以便与数据源交互。对于Microsoft SQL Server数据源，您可以使用以下示例DSN：

dsn = 'Driver={SQL Server};Server=myserver;Database=mydatabase;Trusted_Connection=yes;'

读取数据

现在，我们已经完成了配置和安装，可以开始使用Pandas和pyodbc库从数据源中读取数据。我们将使用Pandas库中的read_sql_query()函数，该函数可以从数据库中选择数据，并将其转换为数据帧。下面是一个示例，演示如何使用此函数读取表中的数据：

import pandas as pd
import pyodbc

# Set up DSN and connection
dsn = 'Driver={SQL Server};Server=myserver;Database=mydatabase;Trusted_Connection=yes;'
conn = pyodbc.connect(dsn)

# Read SQL query into a DataFrame
sql = 'SELECT * FROM mytable'
df = pd.read_sql_query(sql, conn)

# Show the DataFrame
print(df.head())

代码中的read_sql_query()函数从mytable表中选择所有列和行，并将其存储在名为df的Pandas数据帧中。该数据帧的前五行通过head()方法打印出来。

通过read_sql_query()，我们可以从具有大量数据的表中读取数据，并在Python中进行数据分析，同时又不必在数据库中创建额外的视图或汇总表。通过读取数据到Pandas数据帧中，我们可以调用许多可用于数据分析和可视化的函数，这使得数据分析变得更加容易。

基本查询

读取和存储数据后，我们可以使用Pandas进行类似SQL的查询操作。下面是一个演示如何在表中执行查询的示例：

# Selecting a single column
df_name = df['Name']

# Selecting multiple columns
df_age_gender = df[['Age', 'Gender']]

# Filtering rows based on a condition
df_filtered = df[df['Age'] > 18]

# Using boolean logic to filter rows
df_filtered = df[(df['Age'] > 18) & (df['Gender'] == 'M')]

# Sorting the data
df_sorted = df.sort_values('Age')

我们可以使用简单的Python代码轻松地执行此类查询操作。由于Pandas数据帧包含许多可用于数据筛选和查询的功能，因此很容易对数据进行筛选，过滤和排序。

修改和更新数据

我们也可以使用Pandas库中的函数修改和更新数据。下面是一个演示如何在数据帧中更改数据的示例：

# Adding a new column
df['Score'] = 90

# Updating existing rows
df.loc[df['Name'] == 'John', 'Score'] = 95

# Adding new rows
new_row = {'Name': 'Sarah', 'Age': 25, 'Gender': 'F', 'Score': 85}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

代码中，我们首先使用df['Score'] = 90为数据帧添加了一个新列。然后，df.loc[df['Name'] == 'John', 'Score'] = 95更新了现有行中的得分列。最后，我们使用df.append()方法添加了一个新行。