目前,我正在通过python运行一个sql查询,以便从数据库中提取信息。
我的代码是:
cities = ('London')
sql = 'SELECT * FROM Customers WHERE City IN ({});'
cur.execute(sql, cities)
现在我想添加一个额外的in语句,这样我的sql查询就会如下所示:
coun = ('uk')
cities = ('london')
sql = 'SELECT * FROM Customers WHERE City IN ({}) AND Co
我正在做一个python程序,使用impala for sql。我正在连接到一个数据库,并且我一直在运行一系列查询。我做的第一件事是从原始数据库中提取元素并将其存储到python列表中,在该列表中,我将列表中的元素分配到变量(variable1, variable2)中。当我的SQL查询只有一行时,我可以引用python代码中的变量,但是在通过union连接这两个查询的语法时遇到了麻烦,这是我下一步需要做的。将查询(如下所示)连接在一起的语法是什么?我正在尝试弄清楚联合的语法。
cursor.execute("SELECT * from database where database
我正在寻找一个可以让我在python“对象数据库”上运行类似SQL查询的库。对于对象数据库,我指的是内存中python对象和列表的相当复杂的结构。基本上,这将是一种“反向ORM”--它不是为关系数据库提供面向对象的接口,而是为对象数据库提供类似SQL的接口。
C#的LINQ非常接近。Python的列表理解非常好,但当做复杂的事情(排序、连接等)时,语法会变得混乱。此外,我也不能(轻松地)使用列表理解动态创建查询。
实际的语法可以是基于字符串的,也可以使用面向对象的领域特定语言(a la from(mylist).select(...))。如果图书馆能提供某种索引来加快搜索速度,就会得到加分。
我有spark sql查询,它需要使用like操作符。例如:
spark.sql("select * from tbl where name like '%apple%' ")
现在我有了一长串的值
name_list = ['apple', 'orange', 'banana', .......]
我的问题是如何从长python列表构建我的查询。我需要一个如下所示的查询:
spark.sql("select * from tbl where name like '%apple%' or
我有一条SQL语句,其中包含一个嵌入在ARRAY()中的子查询,如下所示:
SELECT foo, ARRAY(SELECT x from y) AS bar ...
查询运行良好,但是在psycopg2结果游标中,数组以字符串(如"{1,2,3}")的形式返回,而不是列表。
我的问题是,将这样的字符串转换为python列表的最佳方法是什么?
目前,我使用以下查询从Python中的SQL Server拉取数据:
df = db.query("SELECT * FROM rpt_SalesHistoryMAST where GLPostDate>'2017-08-31' order by GLPostDate;")
此表由500多列组成。我有一个包含100列的列表,我想拉取它。
我如何用Python编写一个sql查询来只提取列表中的特定列呢?
我有一个日期时间列表,比方说datelist,稍后我将其转换为string。我想运行以下sql查询:多个日期的select * from test_table_20220401 where date < '2022-04-01 00:00:00' and date1 > '20220401'。因此,我需要用我创建的datelist中的python变量替换查询中的'dates‘字符串。当我必须用一个python变量替换查询中的字符串时,我可以解决这个问题。请参阅以下代码:
for in datelist:
query = "se
给出了以下python列表:
customer_list = [123,567,494]
现在,我想运行一个SQL查询,在其中使用上面的列表。如何将(customer_list)中的条件添加到查询中?
我试过:
my_query = """
select * from my_table
where customer in ("""+customer_list")"
"""
order by name
"""
这给了我错误: TypeError:坏操作数类型为一元+:'str
我使用Python2.7和pypyodbc来运行SQL查询,但是每当我使用python运行更新查询时,
cursor.execute("UPDATE tbl_User SET gender = ? WHERE id = 1", ['male'])
我得到了错误:
TypeError: string or integer address expected instead of instance instance
如果我直接在SQL Server上运行,同样的查询也可以。
我试图使用Pandas和SQLAlchemy来运行MySQL实例上的查询。在实际查询中,有一个“WHERE”语句引用特定日期。我想对Python列表中的每个日期分别运行这个查询,并迭代地将每个日期的数据附加到另一个Master dataframe。我的代码现在看起来如下(不包括SQLAlchemy引擎创建):
dates = ['2016-01-12','2016-01-13','2016-01-14']
for day in dates:
query="""SELECT * from schema.table W
我有一个python脚本,我想将数据从DB中提取出来,然后打印出来。
以下是代码:
sql = "SELECT * FROM example WHERE column1 == 'string_value' AND column2 = float_value AND column3 == 'string_value'"
# Assemble list.
query = []
for row in c.execute(sql):
query.append(row)
这个没问题。调试时,我看到sql是一个字符串,循环运行良好,并组装列表。但是
我正在尝试通过read_sql_query()拉取python中的SQL数据。
为了提取数据,我使用下面的SQL查询:
SELECT * FROM table WHERE id IN (:ids);
在执行这些步骤之前,前面的代码以dataframe的形式生成一个ids列表。此数据帧只能有1个id或1000个以上的id。
在其他地方搜索之后,我可以将df保存为元组的形式,然后将查询保存为带有元组的字符串。我在这里找到了这个解决方案:
但只有当df的记录少于1000条时,这才能起作用。
如何运行它,以便包含类似1800个ids的内容。
我正在尝试运行一个select查询,使用python2.7中的pyodbc从Server检索数据。我希望在列表中返回数据。下面是我写的代码。
有点管用,但不像我想象的那样。返回的列表如下所示:
Index Type Size Value
0 Row 1 Row object of pyodbc module
1 Row 1 Row object of pyodbc module
...
105 Row 1 Row object of
我尝试在Python中读取查询中的SQL日期,让它在每个月的第一天运行,并针对该日期进行筛选。我知道如何在python中读入SQL查询,但我想知道如何指定代码将where (where date = ''更改为我想要的日期(例如。1-1-20,然后是2-1-20,依此类推),并让查询在整个过程中自动运行。
我目前正在构建一个SQL查询(用Python),大致如下:
query = "SELECT * FROM Table WHERE (" + \
" OR ".join([firstType+'=1' for firstType in firstTypes]) + \
") AND (" + \
" OR ".join([secondType+'=1' for secondType in secondTypes]) + \
")"
其中,给定两个列表,f
我在python中很新,我想显示一个SingleChoiceDialog框,其中包含来自sqlite的字符串列表,但是我做了一些错误的事情,并且框中的列表显示了变量列表的最后一个值。
查询:
sql = u"select person.name from person"
c.execute(sql)
for row in c.execute(sql):
z = list(row)
对话框:
def whatusr(parent=None, messag