使用python包括Server表的标题行

Question

如何在给定的Server数据库中包括特定表的标头行？

这是我的密码。它目前只输出表记录，而不显示标题行。

db_cursor = conn.cursor() 
qry = 'select * from ' +tbname
db_cursor.execute(qry)
table_rows2 = db_cursor.fetchall()
df2 = pd.DataFrame(table_rows2)
print(df2)

以下是当前的输出：

                                            0
0  [1, Resfo , Technology, Telecommunication]
1  [2, ATT , Technology, Social media]
2  [3, Airtel , Technology, Telecommunication]

预期产出：

    SurveyID SurveyName   Sector     Category
0   1        Resfo        Technology  Telecommunication
1   2        ATT          Technology  Social media
2   3        Airtel       Technology  Telecommunication

Answer 1

您可能正在寻找cursor对象上的cursor属性，该属性被记录为：

description

这个只读属性是一个7项元组的列表，每个列由最后一个select语句返回一个元组。每个元组包含：

value)

• internal

• 列名(或别名，如果在SQL中指定)

• 类型代码

• 显示大小(pyodbc不设置此大小(在bytes)

1. precision
2. scale
3. nullable (True/False)

中))

对于不返回行的操作或未调用执行方法之一的操作，此属性将为None。“类型代码”值是用于在读取行时创建Python对象的类类型。例如，varchar列的类型为str。

要检索当前行集中的列名列表，可以使用类似于column_names = [tup[0] for tup in cursor.description]的内容，如下面的示例：

#!/usr/bin/env python
import pandas as pd
import pyodbc
conn = pyodbc.connect(
    'DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};' +
    'SERVER=tcp:sql2019,1433;' +
    'UID=sa;' +
    'PWD=StrongPassw0rd;' +
    'DATABASE=msdb;'
)
cursor = conn.cursor() 
cursor.execute('select * from sys.database_files')
column_names = [tup[0] for tup in cursor.description]
table_rows = cursor.fetchall()
df2 = pd.DataFrame(table_rows)
print(column_names)
print(df2)

它打印输出：

['file_id', 'file_guid', 'type', 'type_desc', 'data_space_id', 'name', 'physical_name', 'state', 'state_desc', 'size', 'max_size', 'growth', 'is_media_read_only', 'is_read_only', 'is_sparse', 'is_percent_growth', 'is_name_reserved', 'is_persistent_log_buffer', 'create_lsn', 'drop_lsn', 'read_only_lsn', 'read_write_lsn', 'differential_base_lsn', 'differential_base_guid', 'differential_base_time', 'redo_start_lsn', 'redo_start_fork_guid', 'redo_target_lsn', 'redo_target_fork_guid', 'backup_lsn']
                                                   0
0  [1, 9CD66F90-8F5D-4A21-9378-86BE7A1B2CFF, 0, R...
1  [2, 846D0789-0659-4EE1-9139-74548FBE90A7, 1, L...