pandas read_sql 没有读取所有行答案

【问题标题】：pandas read_sql not reading all rowspandas read_sql 没有读取所有行
【发布时间】：2016-06-20 21:02:48
【问题描述】：

我正在通过 pandas 的 read_sql 和外部应用程序 (DbVisualizer) 运行完全相同的查询。

DbVisualizer 返回 206 行，而 pandas 返回 178。

我已经尝试根据How to create a large pandas dataframe from an sql query without running out of memory?提供的信息通过chucks从pandas读取数据，但没有改变。

这可能是什么原因以及解决方法？

查询：

select *
from rainy_days
where year=’2010’ and day=‘weekend’

这些列包含：日期、年份、工作日、当天的降雨量、温度、geo_location（每个位置的行）、风力测量值、前一天的降雨量等。

确切的python代码（减去连接细节）是：

import pandas
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine(
   'postgresql://user:pass@server.com/weatherhist?port=5439',
)

query = """
        select *
        from rainy_days
        where year=’2010’ and day=‘weekend’
        """
df = pandas.read_sql(query, con=engine)

【问题讨论】：

你使用了奇怪的引号（对于year=’2010’），我不知道这是否是一个原因，但你可以用普通的单引号替换它们吗？ (')
有解决办法吗？我正在运行同样的问题。
同样的问题。我有一个总共 7 行的表，pandas.read_sql_table 有 7 行，但 pandas.read_sql 有 5 行。

标签： pandas sqlalchemy

【解决方案1】：

https://github.com/xzkostyan/clickhouse-sqlalchemy/issues/14

如果你使用纯 engine.execute 你应该手动关心格式

【讨论】：

【解决方案2】：

什么对我有用：

删除索引
将整个内容导出到 csv：
删除所有行：

从表中删除
将 csv 重新导入
重建索引

我认为如果我使用 pandas 会更快：

df = read_csv(..)
df.to_sql(..)

我认为这对于 x mm 行的表应该很容易工作，但是对于非常大的表可能会很慢。

【讨论】：

奇怪的引号 `` 在 SQL 中用于区分字段名和保留字，例如选择`right` FROM ...