在python中将查询结果转换为数据帧

Question

我试图使用psycog2对查询结果执行操作。因此，我必须将结果转换为pandas数据帧。但是当我使用下面的代码并打印时，只打印列名而不打印行。我也用了“pd.DataFrame.from_records”，但那没用。

import psycopg2
import pandas as pd
import numpy as np
conn_string = "Connect_Info"
conn = psycopg2.connect(conn_string)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(query)
rows=pd.DataFrame(cursor.fetchall(),columns=['page_num','Frequency'])

for row in rows:
   print row

conn.commit();
conn.close();

cursor.fetchall（）的结果-

(1L, 90990L)
(3L, 6532L)
(2L, 5614L)
(4L, 4016L)
(5L, 2098L)
(6L, 1651L)
(7L, 1158L)
(8L, 854L)
(9L, 658L)
(10L, 494L)
(11L, 345L)
(12L, 301L)
(13L, 221L)
(15L, 152L)
(14L, 138L)
(16L, 113L)
(17L, 93L)
(18L, 73L)
(20L, 62L)
(19L, 55L)
(22L, 44L)
(21L, 35L)
(23L, 29L)
(25L, 24L)
(27L, 19L)
(26L, 18L)

Answer 1

这正是当您在数据帧上迭代时应该发生的事情，您可以看到列名。如果你想看测向，就打印测向。要查看行：

for ind, row in df.iterrows(): 
    print(row.values)

或.值：

for row in df.values:
   print(row)

Answer 2

另一个建议是使用itertuples，它产生（index，row_value1，row_value2…）元组。

for tup in rows.itertuples():
    print tup

'(0, 1, 90990)
(1, 3, 6532)
(2, 2, 5614)
(3, 4, 4016)
...'

如您所见，第一个位置是索引，socend是第一列的值，第二个是第二列的值。

Answer 3

也许不能直接回答您的问题，但是您应该使用read_sql_query来代替自己执行fetchall和wrap in DataFrame。这看起来像：

conn = psycopg2.connect(...)
rows = pd.read_sql_query(query, conn)

而不是上面所有的代码。

对于您的实际问题，请参见http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/basics.html#iteration以获取解释和不同的选项。
基本原理是在数据帧上迭代，在列名上迭代。要遍历行，可以使用其他函数，如.iterrows()和.itertuples()。但请记住，在大多数情况下，不需要手动遍历行。