带有 WHERE 条件值列表的 pandas 的 read_sql

Question

假设一个数据框scoreDF：

          date       time      score
sec_code
1048      2015-02-25 09:21:00     28
2888      2015-02-25 09:21:00     25
945       2015-02-25 09:21:00     23
4         2015-02-25 09:21:00     22
669       2015-02-25 09:21:00     15

我需要进行 MySQL 查询以检索与scoreDF.index 中的值匹配的所有行，即sec_code 列。

通常我会去循环：

    finalResultDF = DataFrame()

    queryString = 'SELECT * FROM tableA WHERE sec_code = ' + code

    for code in scoreDF.index:
        queryResultDF = sql.read_sql(queryString, con)
        finalResultDF.append(queryResultDF)

如果没有循环传递值列表，即scoreDF.index 作为 WHERE 条件，是否有可能以不同的方式执行此操作？我在 Google 上搜索了几个小时，其中一些提到了 read_sql 的“参数”，但我无法弄清楚。

Answer 1

正如 bolec_kolec 所建议的，我认为最好的做法是在调用 read_sql 时使用params。这是我通常的做法（Python 3.7）：

scoreIndex = scoreDF.index.tolist() 
queryString = 'SELECT * FROM tableA WHERE sec_code = ANY(%(scoreIndex)s)'

queryParams = {'scoreIndex': scoreIndex}
queryResultDF = sql.read_sql(sql = queryString, con, params = queryParams)

Answer 2

您实际上可以在没有任何循环的情况下执行此操作。

queryString = 'SELECT * FROM tableA WHERE sec_code in '+tuple(scoreDF.index)

这将直接给出结果。假设scoreDF.index 是list。如果它已经是tuple，则不需要进行类型转换。