问题标签 [read-sql]

我正在尝试使用read_sql_query()从 MySQL 数据库读取查询，数据库中的字段之一，它的类型是decimal(28,5)，我想使用dtype=参数来完全控制数据类型，但似乎熊猫无法识别Decimal类型：

这会给我一个错误TypeError: dtype '<class 'decimal.Decimal'>' not understood

因此，如果我不指定字段的类型value：

这很好用，如果我打印出数据类型print(type(df['value'][0]))，这会告诉我<class 'decimal.Decimal'>，但是有没有办法可以value在 Python 代码中将字段类型指定为十进制？谢谢。

我正在尝试使用read_sql_query()从 MySQL 数据库读取查询，数据库中的字段之一，它的类型是double(24, 8)，我想使用dtype=参数来完全控制数据类型并将其读取到decimal，但似乎熊猫不能识别decimal类型，所以我不得不阅读它Float64

在数据库中，该字段的值如下所示：

然后我试图从 Python 代码中读取它：

但是从上面的代码中读取数据后，它看起来像这样：

如何阅读此栏decimal并保留所有数字？谢谢。

我正在尝试pandas.read_sql通过使用 pyodbc 驱动程序在 Python 中使用方法来读取存储过程。我遇到的问题是当 Pandas 读取数据时，它会将int列转换为float其中包含 Null 值的列。

有没有办法通过应用一些配置或挂钩一些自定义转换器来填充 pyodbc 驱动程序中的那些空值？

我不想在 SQL 级别或通过 pandas 阅读它时更改它。

我正在尝试将信息从 SQL 数据库提取到 Python。数据库的两列是数字，主要是浮点格式。我的问题出现在超过 6 位的数字上，read_sql_query 将它们读取为 int，因此小数不会出现在数据框中。例如，如果 SQL 中的数据库如下所示：

将数据库导入 Python 后，数据框如下所示：

超过 6 位左右的数字会丢失小数点。我的代码是：

我已经尝试过：

和

你能帮我解决这个问题吗？谢谢！

我正在尝试重用 MariaDB 的数据库连接对象，并将其存储为 Singleton 类的静态变量。

然后，在下面我调用调用类的连接：

但是每次执行上面的'read_sql'时，都会创建新的类对象，并且connection_string总是None，根本不是单例。我究竟做错了什么？

如果有人要问为什么，我会尝试以高频率（每秒 3-4 次调用）从我的 MariaDB 数据库中查询数据。MariaDB 连接字符串初始化大约需要 0.4 秒。如果我将 SingletonAux 类视为 mariaDB 连接字符串，例如：

然后 Pandas 抱怨说 SingletonAux 没有游标功能，这是真的。如果我需要以某种方式取消引用 maria 对象，但我不知道如何。

如果我的基本代码中有错误，请帮助。

我有一个 Python 脚本，它从用户那里获取一个名称列表，创建一个 SQL 查询字符串，然后查询数据库并将数据放入使用pandas.read_sql()方法的数据框中。但是，我注意到如果我要查询的人的列表非常长，我的代码永远不会到达后面的行pandas.read_sql()，并且由于某种原因，没有捕获到异常。

我的查询字符串如下所示：

其中可能包含数百个名称。

我使用的 Python 代码如下所示：

我的代码总是执行到 try 块。该程序打印“尝试”，但从不打印“完成”，也不会返回任何错误。我检查了，pymongoConnection对象是正确的。我还尝试query_string在 MySQL 中手动执行它，它可以工作。

问题一定出在pandas.read_sql()甚至这里，只有当查询字符串的大小超过某个阈值时才会出现问题，否则代码会正确完成。是否有使用限制pandas.read_sql()，例如输入字符串的最大大小或最大WHERE子句或返回数据帧的最大数据量？因为我想不出任何其他可能导致问题的东西。

我已经通过 pd.read_sql_query 命令使用 python、pandas、pyobdc 访问了存储在 Access DB 中的表。该表具有用于预测值计算的浮点值，在从表中读取这些浮点值时，Python 并未完全按原样读取它们，而是在末尾添加了更多数字，这会导致错误的预测值。

例如 DB 中的值：0.292244，Python 和 pandas 检索到的值：0.29224375

他们给了我不正确的值，因为它们被用于指数函数。我已经打开和关闭了 coerce_float 参数，但它没有做任何更改。请提出一种正确的方法。

虽然有很多解决方案可以使用 python 将 mysql 表导出到 csv。我想知道这样做的最佳方法？目前我将大约 50 个表存储到 csv 中，这大约需要 47 分钟，并且还需要超过 16gb 的内存。

代码是：

我已经看到了许多存储到 csv 的方法，例如：

• 使用光标
• 使用 pyodbc 库
• pandas 读取 sql 方法。

有没有其他方法或技术，哪一种最能减少内存或执行时间？

我正在使用 pandas.read_sql 检索表名列表，然后尝试使用“for”循环从检索到的列表中删除表。但是，我收到“NoneType”对象不可迭代错误（尽管列表不为空）。

你能帮我弄清楚我的错误是什么吗？先感谢您！

LE：请参阅下面我收到的完整输出：