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pandas模糊查询sql
查询引擎使用了presto，在sql中使用了模糊查询。
engine = create_engine(presto_url,encoding='utf-8') sql_exe ="""select id,title,tags from source.base.table where tags like '%呵呵%' """ df = pd.read_sql_query(sql_exe,engine)
一直报错：
unsupported format character
解决方案
第一：
sql_exe ="""select id,title,tags from source.base.table where tags like '%%呵呵%%' """
第二：
sql_exe ="""select id,title,tags from source.base.table where tags like %s """
df = pd.read_sql_query(sql_exe,engine,params=("%呵呵%",))
补充：pd.read_sql()知道这些就够用了
如下：
pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None)
各参数意义
sql：SQL命令字符串
con：连接sql数据库的engine，一般可以用SQLalchemy或者pymysql之类的包建立
index_col： 选择某一列作为index
coerce_float：非常有用，将数字形式的字符串直接以float型读入
parse_dates：将某一列日期型字符串转换为datetime型数据，与pd.to_datetime函数功能类似。可以直接提供需要转换的列名以默认的日期形式转换，也可以用字典的格式提供列名和转换的日期格式，比如{column_name: format string}（format string："%Y:%m:%H:%M:%S"）。
columns：要选取的列。一般没啥用，因为在sql命令里面一般就指定要选择的列了
chunksize：如果提供了一个整数值，那么就会返回一个generator，每次输出的行数就是提供的值的大小。
设置参数can–>创建数据库链接的两种方式
用sqlalchemy构建数据库链接
import pandas as pd
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
# 用sqlalchemy构建数据库链接engine
connect_info = 'mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}?charset=utf8'
engine = create_engine(connect_info)
# sql 命令
sql_cmd = "SELECT * FROM table"
df = pd.read_sql(sql=sql_cmd, con=engine)
用DBAPI构建数据库链接
import pandas as pd import pymysql # sql 命令 sql_cmd = "SELECT * FROM table" # 用DBAPI构建数据库链接engine con = pymysql.connect(host=localhost, user=username, password=password, database=dbname, charset='utf8', use_unicode=True) df = pd.read_sql(sql_cmd, con)
read_sql与read_sql_table、read_sql_query
read_sql本质上是read_sql_table、read_sql_query的统一方式。
三者都return返回DataFrame。
1、read_sql_table
Read SQL database table into a DataFrame.
2、read_sql_query
Read SQL query into a DataFrame.
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持码农之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
