SQLAlchemy ORM 转换为 pandas DataFrame

Question

是否有将 SQLAlchemy <Query object> 转换为 pandas DataFrame 的解决方案？

Pandas 可以使用pandas.read_sql，但这需要使用原始 SQL。我想避免它有两个原因：

1. 我已经拥有使用 ORM 的一切（这本身就是一个很好的理由）并且
2. 我使用 python 列表作为查询的一部分，例如：

db.session.query(Item).filter(Item.symbol.in_(add_symbols) 其中Item 是我的模型类，add_symbols 是一个列表）。这相当于 SQL SELECT ... from ... WHERE ... IN。

有什么可能吗？

Answer 1

如果使用 SQL 查询

def generate_df_from_sqlquery(query):
   from pandas import DataFrame
   query = db.session.execute(query)
   df = DataFrame(query.fetchall())
   if len(df) > 0:
      df.columns = query.keys()
   else:
      columns = query.keys()
      df = pd.DataFrame(columns=columns)
return df

profile_df = generate_df_from_sqlquery(profile_query) 

Answer 2

这个答案提供了一个使用 SQL Alchemy select 语句并返回熊猫数据框的可重现示例。它基于内存中的 SQLite 数据库，因此任何人都可以在不安装数据库引擎的情况下重现它。

import pandas
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy import MetaData, Table, Column, Text
from sqlalchemy.orm import Session

定义表元数据并创建表

engine = create_engine('sqlite://')
meta = MetaData()
meta.bind = engine
user_table = Table('user', meta,
                   Column("name", Text),
                   Column("full_name", Text))
user_table.create()

Insert一些数据进入user表

stmt = user_table.insert().values(name='Bob', full_name='Sponge Bob')
with Session(engine) as session:
    result = session.execute(stmt)
    session.commit()

将select 语句的结果读入pandas 数据框

# Select data into a pandas data frame
stmt = user_table.select().where(user_table.c.name == 'Bob')
df = pandas.read_sql_query(stmt, engine)
df
Out:
  name   full_name
0  Bob  Sponge Bob

Answer 3

为了完整起见：作为 Pandas 函数 read_sql_query() 的替代方案，您还可以使用 Pandas 数据帧函数 from_records() 来转换 structured or record ndarray to DataFrame。
如果您例如，这会派上用场。已经在 SQLAlchemy 中执行了查询并且结果已经可用：

import pandas as pd 
from sqlalchemy import Column, Integer, String, create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import scoped_session, sessionmaker


SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/my_database'
engine = create_engine(SQLALCHEMY_DATABASE_URI, pool_pre_ping=True, echo=False)
db = scoped_session(sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine))
Base = declarative_base(bind=engine)


class Currency(Base):
    """The `Currency`-table"""
    __tablename__ = "currency"
    __table_args__ = {"schema": "data"}

    id = Column(Integer, primary_key=True, nullable=False)
    name = Column(String(64), nullable=False)


# Defining the SQLAlchemy-query
currency_query = db.query(Currency).with_entities(Currency.id, Currency.name)

# Getting all the entries via SQLAlchemy
currencies = currency_query.all()

# We provide also the (alternate) column names and set the index here,
# renaming the column `id` to `currency__id`
df_from_records = pd.DataFrame.from_records(currencies
    , index='currency__id'
    , columns=['currency__id', 'name'])
print(df_from_records.head(5))

# Or getting the entries via Pandas instead of SQLAlchemy using the
# aforementioned function `read_sql_query()`. We can set the index-columns here as well
df_from_query = pd.read_sql_query(currency_query.statement, db.bind, index_col='id')
# Renaming the index-column(s) from `id` to `currency__id` needs another statement
df_from_query.index.rename(name='currency__id', inplace=True)
print(df_from_query.head(5))

Answer 4

from sqlalchemy import Column, Integer, String, create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

engine = create_engine('postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/DB', echo=False)
Base = declarative_base(bind=engine)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

conn = session.bind

class DailyTrendsTable(Base):

    __tablename__ = 'trends'
    __table_args__ = ({"schema": 'mf_analysis'})

    company_code = Column(DOUBLE_PRECISION, primary_key=True)
    rt_bullish_trending = Column(Integer)
    rt_bearish_trending = Column(Integer)
    rt_bullish_non_trending = Column(Integer)
    rt_bearish_non_trending = Column(Integer)
    gen_date = Column(Date, primary_key=True)

df_query = select([DailyTrendsTable])

df_data = pd.read_sql(rt_daily_query, con = conn)

Answer 5

以下应该适用于大多数情况：

df = pd.read_sql(query.statement, query.session.bind)

有关参数的更多信息，请参阅pandas.read_sql 文档。

Answer 6

选择的解决方案对我不起作用，因为我不断收到错误

AttributeError: 'AnnotatedSelect' 对象没有属性 'lower'

我发现以下方法有效：

df = pd.read_sql_query(query.statement, engine)

Answer 7

为了让新手 pandas 程序员更清楚，这里是一个具体的例子，

pd.read_sql(session.query(Complaint).filter(Complaint.id == 2).statement,session.bind) 

这里我们从投诉表中选择一个投诉（sqlalchemy 模型是投诉），id = 2

Answer 8

如果要编译带有参数和方言特定参数的查询，请使用以下内容：

c = query.statement.compile(query.session.bind)
df = pandas.read_sql(c.string, query.session.bind, params=c.params)