使用 pandas read_sql_table() -SQLAlchemy 时应用 where 条件答案

【问题标题】：Applying where condition when using pandas read_sql_table() -SQLAlchemy使用 pandas read_sql_table() -SQLAlchemy 时应用 where 条件
【发布时间】：2021-08-30 12:38:36
【问题描述】：

我想使用 SQLAlchemy 和 Pandas 使用 read_sql_table() 将 Posgresql 数据库中的表读入 Pandas 数据帧。对数据库的 SQL 查询类似于：

SELECT col1,col2 FROM my_table WHERE col1=='value'

我尝试使用此代码从表中获取 Pandas 数据框：

from sqlalchemy import create_engine
db_uri = environ.get('SQLALCHEMY_DATABASE_URI')
engine = create_engine(db_uri, echo=True)

table_df = pd.read_sql_table(
'my_table',
con=engine,
schema="public"
columns=['col1','col2'])

此代码有效，但我如何应用条件，类似于 SQL 查询中的 WHERE，并根据该条件过滤数据框？我不想先在内存中加载数据帧，我想在查询数据库时这样做。

【问题讨论】：

使用 read_sql_query() 并将包含 WHERE 子句的 SELECT 语句传递给它。
@GordThompson 谢谢！我最终使用了 read_sql_query。但是我仍然对避免编写任何 SQL 代码的方法感兴趣。
您的意思是使用 SQLAlchemy 的 SQL 表达式语言创建查询，例如 qry = team.select().where(team.c.id == 1)，然后将其传递给 pd.read_sql_query(qry, engine)？是的，你可以这样做。

标签： python sql pandas sqlalchemy

【解决方案1】：

正如对该问题的评论中所述，您可以使用read_sql_query() 过滤您的结果。如果您想避免将原始 SQL 语句传递给函数，您可以使用 SQLAlchemy Core 创建查询并将其传递：

import sqlalchemy as sa

# …

team = sa.Table("team", sa.MetaData(), autoload_with=engine)
qry = sa.select(team.c.city, team.c.name).where(team.c.id == 1)
df = pd.read_sql_query(qry, engine)
print(df)
"""
      city    name
0  Calgary  Flames
"""

【讨论】：

【解决方案2】：

import pandas as pd
import sqlalchemy as sa
engine = sa.create_engine('oracle+cx_oracle://user:senha@db', echo=False)

team = sa.Table('oracle_table', sa.MetaData(), autoload_with=engine, schema='db')
qry = sa.select(team.c.column_a, team.c.column_b).where(
                team.c.column_b == 'OPTION')
df = pd.read_sql_query(qry, engine)
print(df)

engine.dispose()

【讨论】：