使用带有 pd.read_sql 类型列表的列答案

【问题标题】：use a column with the type list for pd.read_sql使用带有 pd.read_sql 类型列表的列
【发布时间】：2021-06-04 15:29:38
【问题描述】：

之前，我从数据库中的表中对所有列标题进行了排序，并将它们保存在 DataFrames 中，以便以后使用。

在类型列表的情况下，我尝试将第 0 列（不是 bennant）的 b（是数据库中具有多个值的列）的每一行应用到函数 pd.read_sql()。从数据库中的每一行获取数据的DataFrame。

5   ['temperature_ers_lite_3_wermser_0_elsys_0_t']
11  ['temperature_ers_lite_1_wermser_0_elsys_0_t']
17  ['temperature_ers_lite_15_wermser_0_elsys_0_t']
23  ['temperature_ers_lite_8_wermser_0_elsys_0_t']
29  ['temperature_ers_lite_2_wermser_0_elsys_0_t']
...

我也转换为类型列表

 b = a.tolist()

我找到了几个解决方案，但我无法使用不起作用的参数应用它们一次，并且 SELCET * FROM ... WHERE ... 也不适用于列表。我坚持这种方法

 queryString = "SELECT * FROM Raummonitoring"
params = [b]
df = pd.read_sql(queryString, connection, params=params)

这样的列表可以用 pandas 阅读吗？ pandas' read_sql with a list of values for WHERE condition 不幸的是，这种方法也不起作用

【问题讨论】：

标签： python sql pandas database dataframe

【解决方案1】：

我已经解决了如下问题：

我已经读出了完整的表格
根据需要过滤它
使用 for 循环，我一一浏览列并将它们保存在一个列表中

temp_df_utc_r = []
for i in temp_utc_r:
    x = i
    intt = pd.DataFrame(temp_utc_r[f"{x}"])
    intt = intt.dropna()
    temp_df_utc_r.append(intt)

从此列表中，我可以输入自 DataFrameist 以来的进一步

【讨论】：