以下内容转自 数析学院,只节选了部分,有需要的同学可以直接查看原文
- # Import libraries
- import pandas as pd
- import sys
- from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, select
首先从 SQL 抓取数据
在这部分,使用 sqlalchemy 库从 sql 数据库抓取数据。请注意,需要修改部分参数。
- # 参数
- TableName = "data"
- DB = {
- 'drivername': 'mssql+pyodbc',
- 'servername': 'DAVID-THINK',
- #'port': '5432',
- #'username': 'lynn',
- #'password': '',
- 'database': 'BizIntel',
- 'driver': 'SQL Server Native Client 11.0',
- 'trusted_connection': 'yes',
- 'legacy_schema_aliasing': False
- }
- # 创建链接
- engine = create_engine(DB['drivername'] + '://' + DB['servername']
- + '/' + DB['database'] + '?' + 'driver='
- + DB['driver'] + ';' + 'trusted_connection='
- + DB['trusted_connection'],
- legacy_schema_aliasing=DB['legacy_schema_aliasing'])
- conn = engine.connect()
- # 为构建查询表做准备
- metadata = MetaData(conn)
- # 查询表
- tbl = Table(TableName, metadata, autoload=True, schema="dbo")
- #tbl.create(checkfirst=True)
- # 选择全部
- sql = tbl.select()
- # 运行 sql
- result = conn.execute(sql)
- # 插入到 dataframe
- df = pd.DataFrame(data=list(result), columns=result.keys())
- # 关闭链接
- conn.close()
- print('Done')
以下所有文件将保存到 notebook 所在的同一文件夹中
1、输出到 csv
- df.to_csv('DimDate.csv', index=False)
- print('Done')
2、输出到 EXCEL
- df.to_excel('DimDate.xls', index=False)
- print('Done')
3、输出到 TXT
- df.to_csv('DimDate.txt', index=False)
- print('Done')
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