从pd.read_sql输出

Question

我来自R，但出于各种原因需要在Python中执行此操作。 与Pandas，PyODBC或其他任何东西相比，这对我的Python来说可能是一个基本的PEBKAC问题。

请耐心等待。

我目前的Python 3代码：

import pandas as pd
import pyodbc 
cnxn = pyodbc.connect(DSN="databasename", uid = "username", pwd = "password")

querystring = 'select order_number, creation_date from table_name where order_number = ?'

orders = ['1234',
'2345',
'3456',
'5678']

for i in orders:
   print(pd.read_sql(querystring, cnxn, params = [i]))

我需要的是一个数据框，其列名为＆＃34; order_number＆＃34;和＆＃34; creation_date。＆＃34;

代码输出的内容是：

很抱歉截图，无法在此处获取格式。

阅读dataframe.append page后，我尝试了这个：

df = pd.DataFrame()

for i in orders:
       df.append(pd.read_sql(querystring, cnxn, params = [i]))

看起来运行正常（无论如何都没有抛出错误）。

但是当我尝试输出df时，我得到了

Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

当然，必须可以使用列表中的params（或元组或字典，ymmv）执行pd.read_sql，并将这些结果作为行添加到pd.DataFrame（）中。

但是，我在Stack搜索，Google搜索或Python中都失败了（这三种情况都有明显的可能性）。

非常感谢任何指导。

Answer 1

需要分配结果：

df = df.append(pd.read_sql(querystring, cnxn, params = [i]))

Answer 2

怎么样

for i in orders: df = df.append(pd.read_sql(querystring, cnxn, params = [i]))

Answer 3

您可以尝试这样做：

df = pd.concat([pd.read_sql(querystring, cnxn, params = [i] for i in orders], ignore_index=True)

所以你不需要额外的循环...

或者，如果您的orders列表相对较小，则可以一次性选择所有行＆＃34;＆＃34;：

querystring = 'select order_number, creation_date from table_name where order_number in ({})'.format(','.join(['?']*len(orders)))

df = pd.read_sql(querystring, cnxn, params=orders)

生成SQL

In [8]: querystring
Out[8]: 'select order_number, creation_date from table_name where order_number in (?,?,?,?)'

Answer 4

您可以使用以下代码直接创建数据框：

df = pd.read_sql_query(querystring, cnxn)