本文介绍了将存储过程SELECT结果读入PANAS数据帧的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
已给予：
CREATE PROCEDURE my_procedure
@Param INT
AS
SELECT Col1, Col2
FROM Table
WHERE Col2 = @Param
我希望能够将其用作：
import pandas as pd
import pyodbc
query = 'EXEC my_procedure @Param = {0}'.format(my_param)
conn = pyodbc.connect(my_connection_string)
df = pd.read_sql(query, conn)
但这会引发错误：
ValueError: Reading a table with read_sql is not supported for a DBAPI2 connection. Use an SQLAlchemy engine or specify an sql query
SQLAlChemy也不起作用：
import sqlalchemy
engine = sqlalchemy.create_engine(my_connection_string)
df = pd.read_sql(query, engine)
抛出：
ValueError: Could not init table 'my_procedure'
我实际上可以直接使用pyodbc执行该语句：
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(query)
results = cursor.fetchall()
df = pd.DataFrame.from_records(results)
是否有办法将这些过程结果直接发送到DataFrame？
推荐答案
改用Read_SQL_Query()。
看起来@joris(+1)已经在问题正下方的评论中看到了这一点，但我没有看到，因为它不在回答部分中。
使用SQLA引擎--除了SQLAlChemy之外，Pandas只支持SQLite。然后使用read_sql_query()而不是Read_SQL()。后者试图自动检测您正在传递的是表名还是成熟的查询，但它在使用关键字‘exec’时似乎做得不是很好。使用READ_SQL_QUERY()跳过自动检测，并允许您显式指示您正在使用查询(还有一个READ_SQL_TABLE())。import pandas as pd
import sqlalchemy
query = 'EXEC my_procedure @Param = {0}'.format(my_param)
engine = sqlalchemy.create_engine(my_connection_string)
df = pd.read_sql_query(query, engine)
这篇关于将存储过程SELECT结果读入PANAS数据帧的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！
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