Pandas read_sql查询有多个选择

Question

read_sql查询可以处理带有多个select语句的sql脚本吗？

我有一个执行不同任务的MSSQL查询,但我不想为每个案例编写单独的查询.我想只写一个查询并拉入多个表.

我想在同一个脚本中进行多个查询,因为查询是相关的,并且它使得更新脚本更容易.

例如:

SELECT ColumnX_1, ColumnX_2, ColumnX_3

FROM Table_X
INNER JOIN (Etc etc...)

----------------------
SELECT ColumnY_1, ColumnY_2, ColumnY_3

FROM Table_Y
INNER JOIN (Etc etc...)

这导致两个单独的查询结果.

后续的python代码是:

scriptFile = open('.../SQL Queries/SQLScript.sql','r')
script = scriptFile.read()
engine = sqlalchemy.create_engine("mssql+pyodbc://UserName:PW!@Table")
connection = engine.connect()

df = pd.read_sql_query(script,connection)
connection.close()

只引入查询中的第一个表.

无论如何,我可以提取两个查询结果(可能使用字典),这将阻止我将查询分成多个脚本.

Answer 1

您可以执行以下操作：

queries = """
SELECT ColumnX_1, ColumnX_2, ColumnX_3

FROM Table_X
INNER JOIN (Etc etc...)
---
SELECT ColumnY_1, ColumnY_2, ColumnY_3

FROM Table_Y
INNER JOIN (Etc etc...)
""".split("---")

现在您可以查询每个表并连接结果：

df = pd.concat([pd.read_sql_query(q, connection) for q in queries])

另一种选择是在两个结果上使用 UNION，即在 SQL 中进行连接。