带参数的 Pandas read_sql

Question

有没有关于如何在 Pandas 中使用 SQL 查询传递参数的示例？

特别是我使用 SQLAlchemy 引擎连接到 PostgreSQL 数据库。 到目前为止，我发现以下工作：

df = psql.read_sql(('select "Timestamp","Value" from "MyTable" '
                     'where "Timestamp" BETWEEN %s AND %s'),
                   db,params=[datetime(2014,6,24,16,0),datetime(2014,6,24,17,0)],
                   index_col=['Timestamp'])

Pandas 文档说 params 也可以作为 dict 传递，但我似乎无法让它工作，例如：

df = psql.read_sql(('select "Timestamp","Value" from "MyTable" '
                     'where "Timestamp" BETWEEN :dstart AND :dfinish'),
                   db,params={"dstart":datetime(2014,6,24,16,0),"dfinish":datetime(2014,6,24,17,0)},
                   index_col=['Timestamp'])

从 Pandas 运行这些类型的查询的推荐方法是什么？

Answer 1

read_sql文档说这个params参数可以是一个列表、元组或字典（参见docs ）。

要在 sql 查询中传递值，可能有不同的语法： ? , :1 , :name , %s , %(name)s （参见PEP249 ）。
但并非所有数据库驱动程序都支持所有这些可能性，支持哪种语法取决于您使用的驱动程序（我想在您的情况下为psycopg2 ）。

在第二种情况下，当使用字典时，您使用的是“命名参数”，并且根据psycopg2文档，它们支持%(name)s样式（因此不支持:name我想），请参见http:// initd.org/psycopg/docs/usage.html#query-parameters 。
所以使用这种风格应该有效：

df = psql.read_sql(('select "Timestamp","Value" from "MyTable" '
                     'where "Timestamp" BETWEEN %(dstart)s AND %(dfinish)s'),
                   db,params={"dstart":datetime(2014,6,24,16,0),"dfinish":datetime(2014,6,24,17,0)},
                   index_col=['Timestamp'])

Answer 2

import psycopg as pg
import pandas.io.sql as iosql
conn = pg.connect("...")
iosql.read_sql("select a,b from c where d = %s", conn, params=["dval"])