[PYTHON] Extrahieren Sie die Datentabelle von Azure SQL Server mit pyodbc und versuchen Sie, sie als numpy array / pandas dataframe zu definieren

An der Stelle, an der Sie die Datentabelle in Azure SQL Server mit der Python-Bibliothek "pyodbc" abrufen können, können Sie die Tabelle in das "Array" -Format "numpy" oder das "DataFrame" -Format "pandas" konvertieren. Dies ist ein Memo.

→ Definition von Bibliothek, Umgebung und Funktion finden Sie hier. ,, Bitte beziehen Sie sich zuerst darauf.

Vorbereitung für das Array / DataFrame-Format

## libraries
import pyodbc
import numpy as np
import pandas as pd

## initial setting
##Bitte ändern Sie den eingestellten Wert entsprechend
server = 'abc_server.database.windows.net'  
database = 'abc_database'  
username = 'abc_user'  
password = 'abc_password'  

##Funktionsdefinition
###DB-Verbindung definieren
def db_connection(sv=server, db=database, un=username, pw=password):    
    cnxn = pyodbc.connect('DRIVER={ODBC Driver 13 for SQL Server};SERVER='+sv+';DATABASE='+db+';UID='+un+';PWD='+ pw)
    return cnxn.cursor()

###SQL ausgeben
def query_output(sql):
    cursor.execute(sql)
    row = cursor.fetchone()
    while row:  
        print row[0]  
        row = cursor.fetchone()

→ Informationen zur Bedeutung der Einstellungen finden Sie unter Testvoraussetzung ) Etc.

Fall 2: Schieben Sie den Inhalt der Tabelle in den Pandas-Datenrahmen

###DB-Verbindung
cursor = db_connection()

###SQL-Einstellungen
sql = 'select * from SalesLT.Customer;'

cursor.execute(sql)
rows = cursor.fetchall()

Überprüfen Sie den Inhalt von "Zeilen" hier:

>>> rows

[(1, False, u'Mr.', u'Orlando', u'N.', u'Gee', None, u'A Bike Store', u'adventure-works\\pamela0', u'[email protected]', u'245-555-0173', u'L/Rlwxzp4w7RWmEgXX+/A7cXaePEPcp+KwQhl2fJL7w=', u'1KjXYs4=', u'3F5AE95E-B87D-4AED-95B4-C3797AFCB74F', datetime.datetime(2005, 8, 1, 0, 0)),
 (2, False, u'Mr.', u'Keith', None, u'Harris', None, u'Progressive Sports', u'adventure-works\\david8', u'[email protected]', u'170-555-0127', u'YPdtRdvqeAhj6wyxEsFdshBDNXxkCXn+CRgbvJItknw=', u'fs1ZGhY=', u'E552F657-A9AF-4A7D-A645-C429D6E02491', datetime.datetime(2006, 8, 1, 0, 0)),
 (3, False, u'Ms.', u'Donna', u'F.', u'Carreras', None, u'Advanced Bike Components', u'adventure-works\\jillian0', u'[email protected]', u'279-555-0130', u'LNoK27abGQo48gGue3EBV/UrlYSToV0/s87dCRV7uJk=', u'YTNH5Rw=', u'130774B1-DB21-4EF3-98C8-C104BCD6ED6D', datetime.datetime(2005, 9, 1, 0, 0)),
 :

Es ist wie ein Array (wahrscheinlich, um genau zu sein, in Form von "pyodbc.Row") innerhalb des Arrays. Ich werde versuchen, in die Reihe der Numpys einzutauchen

array_format = np.array(rows)
dataframe_format = pd.DataFrame(array_format)

Dann ist das "Array" -Format von "numpy",

>>>array_format
array([[1, False, u'Mr.', ..., u'1KjXYs4=',
        u'3F5AE95E-B87D-4AED-95B4-C3797AFCB74F',
        datetime.datetime(2005, 8, 1, 0, 0)],
       [2, False, u'Mr.', ..., u'fs1ZGhY=',
        u'E552F657-A9AF-4A7D-A645-C429D6E02491',
        datetime.datetime(2006, 8, 1, 0, 0)],
       [3, False, u'Ms.', ..., u'YTNH5Rw=',
        u'130774B1-DB21-4EF3-98C8-C104BCD6ED6D',
        datetime.datetime(2005, 9, 1, 0, 0)],
       ..., 
       [30116, False, u'Ms.', ..., u'HDCU1Bk=',
        u'EC409609-D25D-41B8-9D15-A1AA6E89FC77',
        datetime.datetime(2007, 7, 1, 0, 0)],
       [30117, False, u'Mr.', ..., u'iES3IZA=',
        u'6F08E2FB-1CD3-4F6E-A2E6-385669598B19',
        datetime.datetime(2005, 8, 1, 0, 0)],
       [30118, False, u'Ms.', ..., u'QhHP+y8=',
        u'2495B4EB-FE8B-459E-A1B6-DBA25C04E626',
        datetime.datetime(2006, 9, 1, 0, 0)]], dtype=object)
>>> array_format.shape
(847L, 15L)

Auch der DataFrame von Pandas

>>>dataframe_format.head()
  0      1    2        3     4           5     6                           7   \
0  1  False  Mr.  Orlando    N.         Gee  None                A Bike Store   
1  2  False  Mr.    Keith  None      Harris  None          Progressive Sports   
2  3  False  Ms.    Donna    F.    Carreras  None    Advanced Bike Components   
3  4  False  Ms.    Janet    M.       Gates  None       Modular Cycle Systems   
4  5  False  Mr.     Lucy  None  Harrington  None  Metropolitan Sports Supply   

                         8                             9             10  \
0   adventure-works\pamela0  [email protected]  245-555-0173   
1    adventure-works\david8    [email protected]  170-555-0127   
2  adventure-works\jillian0    [email protected]  279-555-0130   
3  adventure-works\jillian0    [email protected]  710-555-0173   
4      adventure-works\shu0     [email protected]  828-555-0186   

                                             11        12  \
0  L/Rlwxzp4w7RWmEgXX+/A7cXaePEPcp+KwQhl2fJL7w=  1KjXYs4=   
1  YPdtRdvqeAhj6wyxEsFdshBDNXxkCXn+CRgbvJItknw=  fs1ZGhY=   
2  LNoK27abGQo48gGue3EBV/UrlYSToV0/s87dCRV7uJk=  YTNH5Rw=   
3  ElzTpSNbUW1Ut+L5cWlfR7MF6nBZia8WpmGaQPjLOJA=  nm7D5e4=   
4  KJqV15wsX3PG8TS5GSddp6LFFVdd3CoRftZM/tP0+R4=  cNFKU4w=   

                                     13                   14  
0  3F5AE95E-B87D-4AED-95B4-C3797AFCB74F  2005-08-01 00:00:00  
1  E552F657-A9AF-4A7D-A645-C429D6E02491  2006-08-01 00:00:00  
2  130774B1-DB21-4EF3-98C8-C104BCD6ED6D  2005-09-01 00:00:00  
3  FF862851-1DAA-4044-BE7C-3E85583C054D  2006-07-01 00:00:00  
4  83905BDC-6F5E-4F71-B162-C98DA069F38A  2006-09-01 00:00:00  

>>> dataframe_format.shape
(847, 15)

Es sieht so aus, als wäre es okay.

Reference

• Versuchen Sie, die Azure SQL Server-Datentabelle mit pyodbc zu extrahieren