将查询结果转换为Python中的DataFrame [英] Converting query results into DataFrame in python

问题描述

我正在使用psycog2对查询结果执行操作。因此，我必须将结果隐藏到大熊猫DataFrame中。但是当我使用以下代码并进行打印时，只会列出列名称。我也使用'pd.DataFrame.from_records'，但是没有起作用。

  import psycopg2 
 import pandas as pd 
 import numpy as np 
 conn_string =Connect_Info
 conn = psycopg2.connect（conn_string）
 cursor = conn.cursor（）
 cursor.execute（query） 
 rows = pd.DataFrame（cursor.fetchall（），columns = ['page_num'，'Frequency']）
 
行中的行：
打印行
 
 conn.commit（）; 
 conn.close（）; 
  

cursor.fetchall（）的结果 -

$ 1
（3L，6532L）
（2L，5614L）
（4L，4016L）
（5L ，2098L）
（6L，1651L）
（7L，1158L）
（8L，854L）
（9L，658L）
（10L，494L）
（11L，345L）
（12L，301L）
（13L，221L）
（15L，152L）
（14L，138L）
（16L， 113L）
（17L，93L）
（18L，73L）
（20L，62L）
（19L，55L）
（22L，44L）
（21L，35L）
（23L，29L）
（25L，24L）
（27L，19L）
（26L，18L）

解决方案

这是当您遍历数据框时会发生什么，您会看到列名。如果你想看df只打印df。要查看行：

  for ind，row in df.iterrows（）：
 print（row.values） 
  

或.values：

  for df.values中的行：
 print（row）
  

I am trying to perform manipulation on the result from a query using psycog2. Thus I have to covert result into pandas DataFrame. But when i use the following code and print, only the columns name are printed not the rows. I used 'pd.DataFrame.from_records' too but that did not work.

import psycopg2
import pandas as pd
import numpy as np
conn_string = "Connect_Info"
conn = psycopg2.connect(conn_string)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(query)
rows=pd.DataFrame(cursor.fetchall(),columns=['page_num','Frequency'])

for row in rows:
   print row

conn.commit();
conn.close();

The result of cursor.fetchall() -

(1L, 90990L)
(3L, 6532L)
(2L, 5614L)
(4L, 4016L)
(5L, 2098L)
(6L, 1651L)
(7L, 1158L)
(8L, 854L)
(9L, 658L)
(10L, 494L)
(11L, 345L)
(12L, 301L)
(13L, 221L)
(15L, 152L)
(14L, 138L)
(16L, 113L)
(17L, 93L)
(18L, 73L)
(20L, 62L)
(19L, 55L)
(22L, 44L)
(21L, 35L)
(23L, 29L)
(25L, 24L)
(27L, 19L)
(26L, 18L)

解决方案

That is exactly what should happen when you iterate over a dataframe, you see the column names. If you want to see the df just print the df. To see the rows:

for ind, row in df.iterrows(): 
    print(row.values)

Or .values:

for row in df.values:
   print(row)

这篇关于将查询结果转换为Python中的DataFrame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IT屋！