如何根据 pyodbc 查询的结果创建 NumPy 数组？

Question

我想根据从 SQL 查询中提取的值创建一个数组或列表。根据研究，我相信我从 SQL 中提取的数据是一个元组。

如何将数据格式化为可以在 python 中使用的列表？

在我当前的代码中，我尝试使用 numpy 命令 np.asarray。我不确定 numpy 数组是否允许日期时间。

import numpy as np
import pyodbc

conn = pyodbc.connect('login')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT PTIME, PVALUE FROM HISTORY_TABLE WHERE POINT = 'Value' AND PTIME> '2017-04-12' AND PTIME<'2017-04-13' AND HISTTYPE='AVG' AND PERIOD=7200")

sample = cursor.fetchall()
rockin = np.asarray(sample)
print rockin

cursor.close()
conn.close()

我的结果如下所示：

[[datetime.datetime(2017, 4, 12, 0, 0) 232.83]
 [datetime.datetime(2017, 4, 12, 2, 0) 131.49]
 [datetime.datetime(2017, 4, 12, 4, 0) 36.67]
 ..., 
 [datetime.datetime(2017, 4, 12, 18, 0) 82.08]
 [datetime.datetime(2017, 4, 12, 20, 0) 368.83]
 [datetime.datetime(2017, 4, 12, 22, 0) 435.79]]

Answer 1

根据研究，我相信我从 SQL 中提取的数据是一个元组。

不完全是。pyodbc 的方法不返回元组列表，它返回对象fetchall()列表：pyodbc.Row

>>> rows = crsr.execute("SELECT 1 AS foo UNION ALL SELECT 2 AS foo").fetchall()
>>> rows
[(1, ), (2, )]
>>> type(rows[0])
<type 'pyodbc.Row'>

可能是np.asarray不知道如何处理pyodbc.Row对象。如果您想将每一行转换为实际的元组，您可以使用

>>> rows_as_tuples = [tuple(x) for x in rows]
>>> rows_as_tuples
[(1,), (2,)]
>>> type(rows_as_tuples[0])
<type 'tuple'>