[PYTHON] Utilisez sqlalchemy pour rechercher la table DB et créer un Dataflame pour les pandas

Rechercher une table RDB et créer un cadre de données pandas

pandas fournit une méthode pour exécuter des requêtes SQL sur RDB. Utilisez-le pour exécuter une procédure stockée et créer une trame de données pandas à partir du résultat de l'exécution. Il peut être étendu à l'agrégation de données à l'aide de pandas et au dessin de graphique ultérieur à l'aide de matplotlib.

make_pandas_df.py

    import sqlalchemy
    import pandas as pd

    q = 1
    ym = 201604

    CONNECT_INFO = 'mssql+pyodbc://hogehoge'
    engine = sqlalchemy.create_engine(CONNECT_INFO, encoding='utf-8')

    #Création de trame de données
    query = 'EXEC dbo.sp_rtrv4pandas @q = {0},@ym = {1}'.format(qq,ym)
    df = pd.read_sql_query(query, engine,index_col =['prd'])

    print(df)

1. La base de données de connexion ci-dessus est supposée être SQL Server. Dans le cas de SQLServer, l'exécution stockée est effectuée par l'instruction EXEC.
2. Exécutez SQL avec la méthode read_sql_query de pandas
3. Les arguments de procédure stockés sont spécifiés dans la description (format) d'incorporation de variables de python comme décrit ci-dessus.
4. Définissez le résultat de la procédure stockée sur df, qui sera l'objet pandas dataframe