pandas read_sql在列名中删除点

时间:2015-02-04 10:13:30

标签: python pandas

是一个错误还是我做错了什么? 我创建了一个df,把它放在一个sql表中,df和table有一个带有点的列。 现在,当我从sql表中读取df时,列名称不相同。 我写了这段代码,以便人们可以测试它。

import sqlalchemy
import pandas as pd
import numpy as np

engine = sqlalchemy.create_engine('sqlite:///test.sqlite')
dfin = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2), columns=['column with a . dot', 'without'])
print(dfin)
dfin.to_sql('testtable', engine, if_exists='fail')


tables = engine.table_names()
for table in tables:
    sql = 'SELECT t.* FROM "' + table + '" t'
    dfout = pd.read_sql(sql, engine)
    print(dfout.columns)
    print dfout

1 个答案:

答案 0 :(得分:4)

解决方案是将sqlite_raw_colnames=True传递给您的引擎

In [141]: engine = sqlalchemy.create_engine('sqlite:///', execution_options={'sqlite_raw_colnames':True})

In [142]: dfin.to_sql('testtable', engine, if_exists='fail')

In [143]: pd.read_sql("SELECT * FROM testtable", engine).head()
Out[143]:
   index  column with a . dot   without
0      0             0.213645  0.321328
1      1            -0.511033  0.496510
2      2            -1.114511 -0.030571
3      3            -1.370342  0.359123
4      4             0.101111 -1.010498

SQLAlchemy故意剥离点(在某些情况下,SQLite可能将列名存储为“tablename.colname”),请参阅例如sqlalchemy+sqlite stripping column names with dots?https://groups.google.com/forum/?hl=en&fromgroups#!topic/sqlalchemy/EqAuTFlMNZk


这似乎是一个错误,但不一定在pandas read_sql函数中,因为这依赖于SQLAlchemy ResultProxy对象的keys方法来确定列名。这似乎截断了列名:

In [15]: result = engine.execute("SELECT * FROM testtable")

In [16]: result.keys()
Out[16]: [u'index', u' dot', u'without']

所以问题是,如果这是SQLAlchemy中的错误,或者大熊猫应该做出解决方法(例如使用result.cursor.description来提供正确的名称)

目前,您还可以使用sqlite回退模式,使用DBAPI连接而不是SQLAlchemy引擎(因为这依赖于cursor.description,这里使用了正确的列名:

In [20]: con = sqlite3.connect(':memory:')

In [21]: dfin.to_sql('testtable', con, if_exists='fail')

In [22]: pd.read_sql("SELECT * FROM testtable", con).head()
Out[22]:
   index  column with a . dot   without
0      0             0.213645  0.321328
1      1            -0.511033  0.496510
2      2            -1.114511 -0.030571
3      3            -1.370342  0.359123
4      4             0.101111 -1.010498