pandas.read_sql 处理速度

使用Pandas库中的read_sql函数可以方便地从SQL数据库中读取数据，并且具有较高的处理速度。本文将介绍read_sql函数的用法，并通过案例代码展示其在数据处理中的应用。

python
pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None)

python
import sqlite3
import pandas as pd
# 创建数据库连接
conn = sqlite3.connect('example.db')
# 创建示例数据表
conn.execute('''CREATE TABLE employees
                (name TEXT, age INT, gender TEXT)''')
                
# 插入示例数据
conn.execute("INSERT INTO employees VALUES ('John Doe', 25, 'Male')")
conn.execute("INSERT INTO employees VALUES ('Jane Smith', 30, 'Female')")
conn.execute("INSERT INTO employees VALUES ('Mike Johnson', 35, 'Male')")
conn.execute("INSERT INTO employees VALUES ('Emily Brown', 28, 'Female')")
# 提交更改并关闭连接
conn.commit()
conn.close()

python
import sqlite3
import pandas as pd
# 创建数据库连接
conn = sqlite3.connect('example.db')
# 从数据库读取数据并转换为DataFrame
df = pd.read_sql("SELECT * FROM employees", conn)
# 打印DataFrame
print(df)
# 关闭连接
conn.close()