如何使用 SQLAlchemy ORM 将 SQL 查询转换为 Pandas DataFrame？

【问题标题】：How to convert SQL Query to Pandas DataFrame using SQLAlchemy ORM?如何使用 SQLAlchemy ORM 将 SQL 查询转换为 Pandas DataFrame？
【发布时间】：2023-01-20 02:02:15
【问题描述】：

根据 SQLAlchemy 文档，您应该在执行 SQL 语句时使用 Session 对象。但是在 Pandas .read_sql 中使用 Session 会出现错误：AttributeError 'Session' object has no attribute 'cursor'。但是，即使使用 ORM 映射类，也可以使用 Connection 对象：

with ENGINE.connect() as conn:
        df = pd.read_sql_query(
            sqlalchemy.select(MeterValue),
            conn
        )

MeterValue 是一个映射类。

这感觉不像是正确的解决方案，因为 SQLAlchemy 文档说您不应该将引擎连接与 ORM 一起使用。我只是不知道为什么。有谁知道使用连接而不是会话与 ORM 映射类是否有任何问题？使用 SQLAlchemy ORM 将 sql 读入 DataFrame 的正确方法是什么？

我在这个问题上找到了几个旧答案，您可以直接将引擎用作第二个参数，或者使用 session.bind 等等。什么都不管用。

【问题讨论】：

标签： python pandas sqlalchemy orm

【解决方案1】：

刚刚阅读documentation of pandas.read_sql_query：

pandas.read_sql_query(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, chunksize=None, dtype=None)

参数：

sql: str SQL query or SQLAlchemy Selectable (select or text object) 要执行的 SQL 查询。

con：SQLAlchemy 可连接、str 或 sqlite3 连接使用 SQLAlchemy 可以使用该库支持的任何数据库。如果是 DBAPI2 对象，则仅支持 sqlite3。

...

所以 pandas 确实允许 SQLAlchemy Selectable（例如 select(MeterValue)）和 SQLAlchemy 可连接（例如 engine.connect()），因此您的代码块是正确的，pandas 将正确处理查询。
with ENGINE.connect() as conn:
    df = pd.read_sql_query(
        sqlalchemy.select(MeterValue),
        conn,
    )

【讨论】：