2016-10-03 12 views
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私はSQLデータベースを照会しており、データを処理するためにパンダを使用したいと思います。しかし、私はどのようにデータを移動するか分からない。以下は私の入力と出力です。pyodbcからpandasにデータを移動

import pyodbc 
import pandas 
from pandas import DataFrame 

cnxn = pyodbc.connect(r'DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};DBQ=C:\users\bartogre\desktop\CorpRentalPivot1.accdb;UID="";PWD="";') 
crsr = cnxn.cursor() 
for table_name in crsr.tables(tableType='TABLE'): 
    print(table_name) 
cursor = cnxn.cursor() 
sql = "Select sum(CYTM), sum(PYTM), BRAND From data Group By BRAND" 
cursor.execute(sql) 
for data in cursor.fetchall(): 
    print (data) 

('C:\\users\\bartogre\\desktop\\CorpRentalPivot1.accdb', None, 'Data', 'TABLE', None) 
('C:\\users\\bartogre\\desktop\\CorpRentalPivot1.accdb', None, 'SFDB', 'TABLE', None) 
(Decimal('78071898.71'), Decimal('82192672.29'), 'A') 
(Decimal('12120663.79'), Decimal('13278814.52'), 'B') 
+0

を参照してください。答えを見てください。 – polonius11

答えて

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短く、より簡潔な答え

import pyodbc 
import pandas 
cnxn = pyodbc.connect(r'DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};' 
         r'DBQ=C:\users\bartogre\desktop\data.mdb;') 
sql = "Select sum(CYTM), sum(PYTM), BRAND From data Group By BRAND" 
data = pandas.read_sql(sql,cnxn) 
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私は道の上に、このいずれかを考えていました!

cnxn = pyodbc.connect(r'DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};DBQ=C:\users\bartogre\desktop\CorpRentalPivot1.accdb;UID="";PWD="";') 
crsr = cnxn.cursor() 
for table_name in crsr.tables(tableType='TABLE'): 
    print(table_name) 
cursor = cnxn.cursor() 
sql = "Select sum(CYTM), sum(PYTM), BRAND From data Group By BRAND" 
cursor.execute(sql) 
data = cursor.fetchall() 
print(data) 
Data = pandas.DataFrame(data) 
print(Data) 
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もう1つ、より高速な方法。私はちょうどそれを考え出したデータ= pd.read_sql(SQL、cnxn)

import pyodbc 
import pandas as pd 
from pandas import DataFrame 
from pandas.tools import plotting 
from scipy import stats 
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 

cnxn = pyodbc.connect(r'DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)}; DBQ=C:\users\bartogre\desktop\data.mdb;UID="";PWD="";') 
crsr = cnxn.cursor() 
for table_name in crsr.tables(tableType='TABLE'): 
    print(table_name) 
cursor = cnxn.cursor() 
sql = "Select *" 
sql = sql + " From data" 
print(sql) 
cursor.execute(sql) 
data = pd.read_sql(sql, cnxn) 
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