通过 input() 在 Pandas 中使用 SQL 'like'

Question

所以我使用下面的代码从 SQL Server 中的某个表中选择列。

sus_base = pd.read_sql_query("SELECT screen_name, user_id, text FROM [dbo].[TABLE_ONE]", con)
df1 = pd.read_sql_query("SELECT screen_name, user_id, text FROM [dbo].[TABLE_ONE] WHERE text like '%car%'", con)
df2= pd.read_sql_query("SELECT screen_name, user_id, text FROM [dbo].[TABLE_ONE] WHERE text like '%plane%'", con)
df3= pd.read_sql_query("SELECT screen_name, user_id, text FROM [dbo].[TABLE_ONE] WHERE text like '%quality%'", con)

但是，我必须对很多字符串进行这种匹配。我在 Python 中尝试了以下方法，但没有成功：

test = pd.read_sql_query(("SELECT screen_name, user_id, text FROM [dbo].[TABLE_ONE] WHERE text like '%s%'", input()), con)

在询问我输入后，它给了我以下错误：

DatabaseError: Execution failed on sql '("SELECT screen_name, user_id, text FROM [dbo].[TABLE_ONE] WHERE text like '%s%'", "'car'")': bytes or integer address expected instead of tuple instance. 

是的，我也试过在汽车周围不加''引号。

df1 看起来像：

JAN | 20938 | Hi I am looking for a car somewhere
BOB | 38470 | Guys, where is my plane?
ELSA| 49850 | Never know what to do next..
CARL| 08923 | The quality of this product is amazing!
ETC.

您可以想象，要创建它会做很多工作。因此，如果最终用户可以在文本字符串中键入他正在寻找的单词，并且它会像我在上面的示例中键入它们时那样返回这些文本，那就太好了。然后我会确保它进入数据框和/或 Excel 文件。

Answer 1

输入没有被翻译成 pandas 发送查询所需的文本。行内：

pd.read_sql_query(("SELECT ... WHERE text like '%s%'", input()), con)

实际输入的是pd.read_sql_query((str, str), con)。换句话说，您发送了一个 2 元组字符串和连接对象，它只需要一个字符串和连接对象。尝试格式化字符串：

pd.read_sql_query("SELECT ... WHERE text like %{}%".format(input()), con)