对于 pandas 来说，有没有办法将Read_SQL()与接受多个变量的SQL语句一起使用？

问题描述

这是我代码的一部分。我已经有了一个包含值的数据库，需要根据该数据框中的值创建一个新的数据框(目前这些值只有12&；13，存储在header_row_ids变量中)。

当我运行该脚本时，收到以下错误消息：

有人能帮我解决这个问题吗？我将非常感激。

import pypyodbc
import pandas

sourceConnection = pypyodbc.connect(
            self.sourceDriver +
            self.sourceServer +
            self.sourceDatabase
            )

placeholders = ",".join("?" * (len(self.header_row_ids)))
sql_source_detail_select = "SELECT * FROM dbo.TestDetails WHERE Id IN (%s)" % placeholders

header_row_ids = [12, 13]
header_row_ids_string = str(self.header_row_ids).strip('[]')

new_sql_source_detail_select = sql_source_detail_select + ", (" + header_row_ids_string + ")"

dataframe = pandas.read_sql(new_sql_source_detail_select, sourceConnection)

推荐答案

read_sql接受可用于传递参数值的params参数：

# header_row_ids = [12, 13]
# sql = "SELECT * FROM dbo.TestDetails WHERE Id IN (?,?)"

dataframe = pandas.read_sql(sql, sourceConnection, params=header_row_ids)

这篇关于对于 pandas 来说，有没有办法将Read_SQL()与接受多个变量的SQL语句一起使用？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！