Question

是否有人找到了将Teradata查询读入Pandas数据帧的方法？看起来SQLAlchemy没有Teradata方言。

http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_sql.html

Answer 1

我是使用// flag for non-missing non-zero assets in 1993 generate flag = year==1993 & at<. & at>0 by gvkey (year), sort: egen tokeep = max(flag) keep if tokeep drop flag tokeep完成的。下面是代码片段：

read_sql

您可以按如下方式创建连接：

def dqm() :
    conn_rw = create_connection()
    dataframes = []
    srcfile = open('srcqueries.sql', 'rU').read()
    querylist = srcfile.split(';')
    querylist.pop()
    for query in querylist :
        dataframes.append(pd.read_sql(query, conn_rw))
    close_connection(conn_rw)
    return dataframes,querylist

您可以在此处查看完整代码：GitHub Link 如果这回答了您的问题，请告诉我。

Answer 2

您可以使用slqalchemy，但您也需要安装sqlalchemy-teradata。你可以通过PIP

来做到这一点

pip install sqlachemy-teradata

其余代码保持不变：）

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd

user, pasw, host = 'username','userpass', 'hostname'

# connect
td_engine = create_engine('teradata://{}:{}@{}:22/'.format(user,pasw,hostname))

# execute sql
query = 'select * from dbc.usersV'
result = td_engine.execute(query)

#To read your query to Pandas
df = pd.read_sql(query,td_engine)

阅读Teradata查询到Pandas

2 个答案: