從 pandas.read_sql_query().to_dict() 獲取下一個鍵並用於字典理解

Question

我從數據庫中提取兩列后得到的數據結構來自：

sql = pd.read_sql_query("select Name,FieldType from database.dbo.meta_table where [Table] = 'CLoad'",conn)

返回這個：

 {'Name': {0: 'Item0', 1: 'Item1', 2: 'Item2', 3: 'Item3', 4: 'Item4', 5: 'Item5', 6: 'Item6', 7: 'Item7', 8: 'Item8', 9: 'Item9', 10: 'Item10', 11: 'Item11', 12: 'Item12'}, 'FieldType': {0: 'int', 1: 'int', 2: 'int', 3: 'int', 4: 'date', 5: 'date', 6: 'datetime', 7: 'int', 8: 'bit', 9: 'bit', 10: 'datetime2', 11: 'varchar', 12: 'bit'}}

我的問題是使用 output 從中創建一個字典，例如：

{'Item0': 'int', 'Item1': 'int', 'Item2': 'int', 'Item3': 'int', 'Item4': 'date', 'Item5': 'date', 'Item6': 'datetime', 'Item7': 'int', 'Item8': 'bit', 'Item9': 'bit', 'Item10': 'datetime2', 'Item11': 'varchar', 'Item12': 'bit'}

我確實通過像這樣對密鑰進行硬編碼來解決問題：

e = {sql['Name'][i]:sql['FieldType'][i] for i in range(len(sql[key]))}

但是必須有一種方法來以編程方式按順序獲取下一個鍵。 任何有關更好解決方案的幫助將不勝感激。

Answer 1

將sql轉換為dataframe然后使用df.to_dict ：

sql =  {'Name': {0: 'Item0', 1: 'Item1', 2: 'Item2', 3: 'Item3', 4: 'Item4', 5: 'Item5', 6: 'Item6', 7: 'Item7', 8: 'Item8', 9: 'Item9', 10: 'Item10', 11: 'Item11', 12: 'Item12'}, 'FieldType': {0: 'int', 1: 'int', 2: 'int', 3: 'int', 4: 'date', 5: 'date', 6: 'datetime', 7: 'int', 8: 'bit', 9: 'bit', 10: 'datetime2', 11: 'varchar', 12: 'bit'}}

output_dict = pd.DataFrame(sql).set_index('Name').to_dict()['FieldType'] 

Output：

{'Item0': 'int',
 'Item1': 'int',
 'Item2': 'int',
 'Item3': 'int',
 'Item4': 'date',
 'Item5': 'date',
 'Item6': 'datetime',
 'Item7': 'int',
 'Item8': 'bit',
 'Item9': 'bit',
 'Item10': 'datetime2',
 'Item11': 'varchar',
 'Item12': 'bit'}