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解決一個pandas執行模糊查詢sql的坑

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查詢引擎使用了presto,在sql中使用了模糊查詢。

engine = create_engine(presto_url,encoding='utf-8')
sql_exe ="""select id,title,tags from source.base.table where tags like '%呵呵%' """
df = pd.read_sql_query(sql_exe,engine)

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unsupported format character

解決方案

第一:

sql_exe ="""select id,title,tags from source.base.table where tags like '%%呵呵%%' """

第二:

sql_exe ="""select id,title,tags from source.base.table where tags like %s """
 df = pd.read_sql_query(sql_exe,engine,params=("%呵呵%",))

補充:pd.read_sql()知道這些就夠用了

如下:

pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None)

各參數意義

sql:SQL命令字符串

con:連接sql數據庫的engine,一般可以用SQLalchemy或者pymysql之類的包建立

index_col: 選擇某一列作為index

coerce_float:非常有用,將數字形式的字符串直接以float型讀入

parse_dates:將某一列日期型字符串轉換為datetime型數據,與pd.to_datetime函數功能類似。可以直接提供需要轉換的列名以默認的日期形式轉換,也可以用字典的格式提供列名和轉換的日期格式,比如{column_name: format string}(format string:"%Y:%m:%H:%M:%S")。

columns:要選取的列。一般沒啥用,因為在sql命令里面一般就指定要選擇的列了

chunksize:如果提供了一個整數值,那么就會返回一個generator,每次輸出的行數就是提供的值的大小。

設置參數can–>創建數據庫鏈接的兩種方式

用sqlalchemy構建數據庫鏈接

import pandas as pd
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
# 用sqlalchemy構建數據庫鏈接engine
connect_info = 'mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}?charset=utf8'
engine = create_engine(connect_info)
# sql 命令
sql_cmd = "SELECT * FROM table"
df = pd.read_sql(sql=sql_cmd, con=engine)

用DBAPI構建數據庫鏈接

import pandas as pd
import pymysql
# sql 命令
sql_cmd = "SELECT * FROM table"
# 用DBAPI構建數據庫鏈接engine
con = pymysql.connect(host=localhost, user=username, password=password, database=dbname, charset='utf8', use_unicode=True)
df = pd.read_sql(sql_cmd, con)

read_sql與read_sql_table、read_sql_query

read_sql本質上是read_sql_table、read_sql_query的統一方式。

三者都return返回DataFrame。

1、read_sql_table

Read SQL database table into a DataFrame.

2、read_sql_query

Read SQL query into a DataFrame.

以上為個人經驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。

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