将外部 SQL 文件读入 Pandas 数据框答案

【问题标题】：Read External SQL File into Pandas Dataframe将外部 SQL 文件读入 Pandas 数据框
【发布时间】：2018-03-23 11:47:19
【问题描述】：

这是一个我无法找到答案的简单问题。我有一个带有两个命令的 .SQL 文件。我想让 Pandas 将这些命令的结果提取到 DataFrame 中。

SQL 文件的命令就是这样，较长的查询使用今天的日期。

SET @todaydate = DATE(NOW());
SELECT ...long query....;

在建立连接 (prod_db) 后，我尝试通过以下方式使用 read_sql，并收到错误消息“'NoneType' object is not iterable”

sqlpath = 'path.sql'
scriptFile = open(sqlpath,'r')
script = scriptFile.read()
df = pd.read_sql(script,prod_db)

我也尝试使用此处描述的功能和方法reading external sql script in python，但我不确定如何将结果放入 pandas 数据框（或者我可能遗漏了一些东西）。它似乎没有读取结果，因为我反复得到“跳过命令”。

def executeScriptsFromFile(filename):
    fd = open(filename, 'r')
    sqlFile = fd.read()
    fd.close()
    # all SQL commands (split on ';')
    sqlCommands = sqlFile.split(';')
    # Execute every command from the input file
    for command in sqlCommands:
        try:
            c.execute(command)
        except OperationalError, msg:
            print "Command skipped: ", msg
df = executescriptsfromfile(sqlpath)

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe path mysql-python

【解决方案1】：

我有一个可能适合您的解决方案。它应该给你一个不错的小pandas.DataFrame。

首先，您必须阅读 sql 文件中的查询。然后只需使用pd.read_sql_query() 而不是pd.read_sql()

我相信你知道，但这里是函数的文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.20/generated/pandas.read_sql_query.html#pandas.read_sql_query

# Read the sql file
query = open('filename.sql', 'r')

# connection == the connection to your database, in your case prob_db
DF = pd.read_sql_query(query.read(),connection)
query.close()

我可以向您保证，它可以与 T-SQL 一起使用，但我从未将它与 MySQL 一起使用。

【讨论】：

我可以确认这在 MySQL 中完美运行。非常感谢:)
您能解释一下如何设置connection 吗？设置本地临时 SQL 连接的最简单方法是什么？
可以使用connection = cx_Oracle.connect(dsn = "DBCON.LD") 连接到数据库，例如连接到 Oracle 数据库
推荐使用上下文管理器为像我一样在这里闲逛的人打开/关闭文件！ with open(sql_file,'r') as f:... 当您将文件读入 pandas 数据框时，它将处理文件的关闭。
只是为了新用户的信息，连接将通过sqlalchemy import sqlalchemy as db # SQLAlchemy connectable connection = db.create_engine('sqlite:///filename.sql').connect()

【解决方案2】：

这是对我的工作方式的 MWE：

query = open('./query_file.sql', 'r') 

db_config = {
            'server': server address,
            'port': port,
            'user': user,
            'password': password,
            'database': db name
        }

    try:
        sql_conn = pymssql.connect(**db_config)
        logging.info('SQL connection is opened')       
        avise_me_df = pd.read_sql(query.read(),sql_conn)
        logging.info('pandas df recorded')
    except OperationalError as e:
        connected = False

        logging.error('Error reading data from SQL table')
    else:
        connected = True
    finally:
        if connected:
            sql_conn.close()
            logging.info('SQL connection is closed')

我希望这可能会有所帮助。

【讨论】：