pandas.read_sql_table

pandas.read_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None, coerce_float=True, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None, dtype_backend=_NoDefault.no_default)

将 SQL 数据库表读入 DataFrame。

给定表名和 SQLAlchemy 连接对象，返回一个 DataFrame。此函数不支持 DBAPI 连接。

Parameters:

table_namestr

数据库中的 SQL 表名。

conSQLAlchemy 连接对象或 str

可以提供数据库 URI 作为字符串。不支持 SQLite DBAPI 连接模式。

schemastr，默认 None

要查询的数据库中的 SQL 模式名（如果数据库风格支持）。如果为 None（默认），则使用默认模式。

index_colstr 或 str 列表，可选，默认：None

要设置为索引（多索引）的列。

coerce_floatbool, default True

尝试将非字符串、非数字对象（如 decimal.Decimal）的值转换为浮点数。可能导致精度损失。

parse_dateslist 或 dict，默认 None

• 要解析为日期的列名的列表。

• {column_name: format string} 形式的字典，在解析字符串时间时，format string 必须是 strftime 兼容的，或者在解析整数时间戳时是 (D, s, ns, ms, us) 之一。

• 字典，格式为 {column_name: arg dict}，其中 arg dict 对应于 pandas.to_datetime() 的关键字参数。当使用不原生支持 Datetime 的数据库（如 SQLite）时尤其有用。

columnslist, default None

要从 SQL 表中选择的列名列表。

chunksizeint，默认 None

如果指定，则返回一个迭代器，其中 chunksize 是每个块包含的行数。

dtype_backend{‘numpy_nullable’, ‘pyarrow’}, 默认 ‘numpy_nullable’

应用于结果 DataFrame 的后端数据类型（仍处于实验阶段）。行为如下：

• "numpy_nullable"：返回支持可空 dtype 的 DataFrame （默认）。

• "pyarrow"：返回 pyarrow 支持的可空 ArrowDtype DataFrame。

在 2.0 版本加入.

Returns:

DataFrame 或 Iterator[DataFrame]

SQL 表将作为具有标签轴的二维数据结构返回。

参见

read_sql_query

将 SQL 查询读入 DataFrame。

read_sql

将 SQL 查询或数据库表读取到 DataFrame。

Notes

任何带有时区信息的 datetime 值都将转换为 UTC。

Examples

>>> pd.read_sql_table('table_name', 'postgres:///db_name')