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在将数据查询到pandas数据帧时,有没有办法保留SqlAlchemy属性名称？

这是我的数据库的简单映射.对于学校表,我将"学校名称"的"SchoolDistrict"重命名为更短的"地区".我从DBA中删除了几个层,因此在源代码中更改它们是不可行的.

class School(Base):
    __tablename__ = 'DimSchool'

    id = Column('SchoolKey', Integer, primary_key=True)
    name = Column('SchoolName', String)
    district = Column('SchoolDistrict', String)


class StudentScore(Base):
    __tablename__ = 'FactStudentScore'

    SchoolKey = Column('SchoolKey', Integer, ForeignKey('DimSchool.SchoolKey'), primary_key = True)
    PointsPossible = Column('PointsPossible', Integer)
    PointsReceived = Column('PointsReceived', Integer)

    school = relationship("School", backref='studentscore')

所以当我查询类似的东西:

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

我在返回的DataFrame df中得到了列的基础'SchoolDistrict'名称,而不是我的属性名称.

编辑:更令人讨厌的情况是表格中存在重复的列名称.例如:

class Teacher(Base):
    __tablename__ = 'DimTeacher'

    id = Column('TeacherKey', Integer, primary_key=True)
    fname = Column('FirstName', String)
    lname = Column('FirstName', String)

class Student(Base):
    __tablename__ = 'DimStudent' …

我知道read_csv有，mangle_dup_cols但如何在发出后从 sqlalchemy 中的 sql join 执行相同的操作：

pd.DataFrame(result.fetchall(), columns=result.keys())

df.info()由于重复的列名，这在使用时给了我一个错误。