在Jupyter中导出多行SQL

，可以通过以下步骤完成：

1. 首先，确保已经安装了Jupyter Notebook，并启动了相应的服务器。
2. 在Jupyter中创建一个新的Notebook或打开一个已有的Notebook。
3. 导入所需的库，例如pandas和sqlalchemy，以便进行SQL查询和数据处理。

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

1. 创建一个数据库连接，并连接到相应的数据库。这里以MySQL数据库为例：

# 创建数据库连接
engine = create_engine('mysql://username:password@localhost/database_name')

请将username、password和database_name替换为实际的数据库用户名、密码和数据库名称。

1. 编写SQL查询语句，并将其存储在一个多行字符串变量中。例如：

sql_query = '''
SELECT column1, column2
FROM table_name
WHERE condition;
'''

请将column1、column2、table_name和condition替换为实际的列名、表名和查询条件。

1. 使用pandas的read_sql_query()函数执行SQL查询，并将结果存储在一个DataFrame中。例如：

df = pd.read_sql_query(sql_query, engine)

1. 可以对DataFrame进行进一步的数据处理、分析或可视化操作，根据具体需求进行相应的操作。
2. 如果需要将查询结果导出为CSV文件，可以使用pandas的to_csv()函数。例如：

df.to_csv('query_result.csv', index=False)

这将在当前工作目录下创建一个名为query_result.csv的文件，并将查询结果写入其中。

总结起来，导出多行SQL的步骤如下：

1. 导入所需的库。
2. 创建数据库连接。
3. 编写SQL查询语句。
4. 执行SQL查询并将结果存储在DataFrame中。
5. 对DataFrame进行进一步的数据处理、分析或可视化操作。
6. 如果需要，将查询结果导出为CSV文件。

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