将list[adodbapi.apibase.SQLrow]转换为pd.DataFrame

Question

在sql-server连接器中，adodbapi是唯一在我的环境中工作的连接器。

import adodbapi

conn = adodbapi.connect("PROVIDER=SQLOLEDB;Data Source={0};Database={1}; \
       UID={2};PWD={3};".format(server,db,user,pwd))
cursor = conn.cursor()
query_list = [row for row in cursor]

type(query_list[0]) = adodbapi.apibase.SQLrow

如何将这份清单转换成熊猫df？

谢谢

Answer 1

我就是这样做的：

import adodbapi as ado
import numpy as np
import pandas as pd

def get_df(data):
    ar = np.array(data.ado_results) # turn ado results into a numpy array
    df = pd.DataFrame(ar).transpose() # create a dataframe from the array
    df.columns = data.columnNames.keys() # set column names
    return df

with ado.connect('yourconnectionstring') as con:
    with con.cursor() as cur:
        sql_str = 'yourquery'
        cur.execute(sql_str)
        data = cur.fetchall()
        df = get_df(data)

Answer 2

这可能有助于：

将熊猫作为pd导入

.......
ur_statements
.......

query_list = [row for row in cursor]
df = pd.DataFrame({'col':query_list })
print (df)

Answer 3

考虑一下熊猫的read_sql直接查询数据库。但目前，您将收到一个错误：

KeyError：'_typ‘

但是，由于@TomAubrunner在这个Github票上有一个可以工作的修复程序，这似乎是adodbapi中的一个bug。

1. 查找adodpapi：print(adodbapi.__file__)的位置
2. 在文件夹中打开脚本：apibase.py
3. 定位：return self._getValue(self.rows.columnNames[name.lower()])并替换为下面的try/execpt块： try:返回self._getValue(self.rows.columnNamesname.lower())除外:返回False

一旦完成，只需像运行任何DB熊猫连接一样运行，即使使用qmark参数：

import pandas as pd
import adodbapi

conn = adodbapi.connect("PROVIDER=SQLOLEDB;Data Source={0};Database={1}; \
       UID={2};PWD={3};".format(server,db,user,pwd))

# WITHOUT PARAMS
df = pd.read_sql("SELECT * FROM myTable", conn)

# WITH PARAMS    
df = pd.read_sql("SELECT * FROM myTable WHERE [Col]= ?", conn, params=['myValue'])

conn.close()