这是为了进一步简化使用pandas获取/存储数据到结构化数据库的过程
sqlDataframe的Python项目详细描述
sqlDataframe
SQL To Pandas是一种可用于连接数据库的工具，其基本功能包括：
- 可以将数据库表转换为pandas dataframe
- 您可以将pandas dataframe作为新表插入到数据库中
linux和windows的使用模式不同。在
Linux系统
快速启动
首先安装依赖项：
$ import pandas as pd $ from sqlDataframe import sqlCred, read_sql, to_sql
建立连接并将数据从mssql server导入熊猫数据帧：
^{pr2}$建立连接并将数据熊猫数据帧导入mssql server：
$ creds= to_sql(database='database_name', username='username', password='pass', OS='Linux') $ to_sql(creds, dataframe, 'table_name')
一旦建立了连接，您就可以对creds同时使用read\u sql和到sql。在
窗口
快速启动
首先安装依赖项：
$ import pandas as pd $ from sqltopandas import sqlCred, to_sql, read_sql
建立连接并将数据从mssql server导入熊猫数据帧：
$ creds= sqlCred('database='database_name', server='server_name', OS='Windows')$ dataframe = read_sql(creds,'table_name')
建立连接并将数据熊猫数据帧导入mssql server：
$ creds= sqlCred('database='database_name', server='server_name', OS='Windows')$ to_sql(creds, dataframe, 'table_name')
一旦建立了连接，您就可以对creds同时使用read\u sql和到sql。 注意：只有使用Microsoft Sql Server windows身份验证才能访问此文件。在
上升
这是我们旅程的开始，每一次旅行都是从一些简单的步骤开始的。{/str}我们将在未来加入更多的功能。在
- 与多个数据库平台集成
- 使用自定义查询将特定数据从dataasse加载到dataframe中
- 服务器名称将自动从系统中提取（仅限Windows）
- 将通过sql server身份验证提供访问（仅限windows）
局限性
是的，我们确实有一些限制，我们正在努力解决：
- 当前不支持sql server身份验证（仅限windows）
- 只有SELECT和INSERT查询在后端工作。在
- 将输入用户的自定义查询。在
- Sql server实例名必须作为参数提供以建立连接，以后我们将自己获取它。在
- 项目
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