将数据从 sqlalchemy 移动到 pandas DataFrame

Question

我正在尝试在 pandas DataFrame 中加载 SQLAlchemy。

当我这样做时：

df = pd.DataFrame(LPRRank.query.all())

我明白了

>>> df
0        <M. Misty || 1 || 18>
1        <P. Patch || 2 || 18>
...
...

但是，我希望数据库中的每一列都成为数据框中的一列：

0        M. Misty  1  18
1        P. Patch  2  18
...
...

当我尝试时：

dff = pd.read_sql_query(LPRRank.query.all(), db.session())

我得到一个属性错误：

AttributeError: 'SignallingSession' object has no attribute 'cursor'

和

dff = pd.read_sql_query(LPRRank.query.all(), db.session)

也报错：

AttributeError: 'scoped_session' object has no attribute 'cursor'

我用来生成对象列表的是：

app = Flask(__name__)
db = SQLAlchemy(app)

class LPRRank(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    candid = db.Column(db.String(40), index=True, unique=False)
    rank = db.Column(db.Integer, index=True, unique=False) 
    user_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('lprvote.id'))

    def __repr__(self):
        return '<{} || {} || {}>'.format(self.candid,
                                                 self.rank, self.user_id) 

这个问题： How to convert SQL Query result to PANDAS Data Structure? 没有错误，但将每一行作为一个对象，这不是我想要的。我可以访问返回对象中的各个列，但似乎有更好的方法。

如果您已经了解正在发生的事情并且只需要查看语法，那么 pandas.pydata.org 上的文档非常棒。 2016 年 4 月 20 日的文档（1319 页 pdf）将 pandas 连接标识为在 p.872 上仍处于试验阶段。

现在，SQLALCHEMY/PANDAS - SQLAlchemy reading column as CLOB for Pandas to_sql 是关于指定 SQL 类型的。我的是默认的 SQLAlchemy。

而且，sqlalchemy pandas to_sql OperationalError、Writing to MySQL database with pandas using SQLAlchemy, to_sql 和 SQLAlchemy/pandas to_sql for SQLServer -- CREATE TABLE in master db 是关于写入 SQL 数据库的，这会产生操作错误、数据库错误和“创建表”错误，这些都不是我的问题。

这个SQLAlchemy Pandas read_sql from jsonb 想要一个jsonb 属性到列：不是我的杯子'o 茶。

上一个问题SQLAlchemy ORM conversion to pandas DataFrame 解决了我的问题，但解决方案：使用query.session.bind 不是我的解决方案。我正在使用 db.session.add() 和 db.session.commit() 打开/关闭会话，但是当我使用此处第二个答案中指定的 db.session.bind 时，我得到一个属性错误：

AttributeError: 'list' object has no attribute '_execute_on_connection'

Answer 1

只需在模型中添加一个__init__ 方法并在构建数据框之前调用 Class 对象。具体来说，下面会创建一个可迭代的元组，这些元组使用pandas.DataFrame() 绑定到列中。

class LPRRank(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    candid = db.Column(db.String(40), index=True, unique=False)
    rank = db.Column(db.Integer, index=True, unique=False) 
    user_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('lprvote.id'))

    def __init__(self, candid=None, rank=None, user_id=None):
        self.data = (candid, rank, user_id)

    def __repr__(self):
        return (self.candid, self.rank, self.user_id) 

data = db.session.query(LPRRank).all()
df = pd.DataFrame([(d.candid, d.rank, d.user_id) for d in data], 
                  columns=['candid', 'rank', 'user_id'])

或者，使用基于您定义的模型类的 SQLAlchemy ORM，LPRRank，运行read_sql：

df = pd.read_sql(sql = db.session.query(LPRRank)\
                         .with_entities(LPRRank.candid,
                                        LPRRank.rank,
                                        LPRRank.user_id).statement, 
                 con = db.session.bind)

Answer 2

Parfait 的答案很好，但可能会遇到问题：

1. 每个对象创建的效率意味着将数据复制到 DataFrame 中，因此创建 DataFrame 列表可能需要一些时间
2. 不镜像包含行集合的数据框

因此，下面的示例提供了一个 parent 类，该类被同化为 DataFrame 表示形式和一个 child 类同化到给定数据帧的 row。

下面的代码提供了两种获取dataframe的方法，DataFrame对象只在需要时创建，不浪费cpu和内存。

如果在创建时需要数据框，您只需添加构造函数 (def __init__(self, rows:List[MyDataFrameRow] = None)...) 并创建一个新属性并评估 self.data_frame 的结果。

from pandas import DataFrame, read_sql
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Float, ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship, Session

Base = declarative_base()

class MyDataFrame(Base):
    __tablename__ = 'my_data_frame'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    rows = relationship('MyDataFrameRow', cascade='all,delete')

    @property
    def data_frame(self) -> DataFrame:
        columns = GenomeCoverageRow.data_frame_columns()
        return DataFrame([[getattr(row, column) for column in columns] for row in self.rows],
                         columns=columns)

    @staticmethod
    def to_data_frame(identifier: int, session: Session) -> DataFrame:
        query = session.query(MyDataFrameRow).join(MyDataFrame).filter(MyDataFrame.id == identifier)
        return read_sql(query.statement, session.get_bind())


class MyDataFrameRow(Base):

    __tablename__ = 'my_data_row'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name= Column(String)
    age= Column(Integer)
    number_of_children = Column(Integer)
    height= Column(Integer)
    parent_id = Column(Integer, ForeignKey('my_data_frame.id'))

    @staticmethod
    def data_frame_columns() -> Tuple[Any]:
        return tuple(column.name for column in GenomeCoverageRow.__table__.columns if len(column.foreign_keys) == 0
                     and column.primary_key is False)
...
session = Session(...)
df1 = MyDataFrame.to_data_frame(1,session)
my_table_obj = session.query(MyDataFrame).filter(MyDataFrame.id == 1).one()
df2 = my_table_obj.data_frame