我很难使用SQLALCHEMY获得对数据库的提交。当我调用execute_no_return函数时,我调用的存储过程会运行,但不会提交所做的更改。使用PANDAS插入的另一个函数运行良好。不知道该怎么做了…… 另外,我是否使用了Session()?昨天在这里发现的,现在还没弄明白。 import configparser
import pyodbc as msodbc
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
class connect
在PyCharm中,如果使用pyspark.sql.DataFrame代替pandas.DataFrame,类型提示似乎不会触发警告,反之亦然。
例如,以下代码根本不会生成任何警告:
from pyspark.sql import DataFrame as SparkDataFrame
from pandas import DataFrame as PandasDataFrame
def test_pandas_to_spark(a: PandasDataFrame) -> SparkDataFrame:
return a
def test_spark_to_pandas(b
我一直在pandas中愉快地使用dataframe to SQL,但我遇到的问题是,我现在需要在命令之外进行自定义,并包含一条SQL语句来复制授权,因为我希望通过替换来刷新表,但我不想丢失它上的授权。 因为它是一个我无法看到底层SQL和添加grant语句的函数,所以我想知道是否有解决方法/我能做些什么。 (DF to SQL文档) https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23.4/generated/pandas.DataFrame.to_sql.html (Snowflake创建表格文档,其中包括作为选项的替换副本授权) https:
在spark.sql查询中注册和使用pyspark version 3.1.2内置函数的正确方式是什么? 下面是一个创建pyspark DataFrame对象并在纯SQL中运行简单查询的最小示例。 尝试使用...TypeError: Invalid argument, not a string or column: -5 of type <class 'int'>. For column literals, use 'lit', 'array', 'struct' or 'create_map' fu
假设你有dataframe1和dataframe2。
然后,您需要这样做:
SELECT col1, col2, col3, col4, col5, col6
FROM dataframe1
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM dataframe2
WHERE dataframe2.col1 = dataframe1.col1
AND dataframe2.col2 = dataframe1.col2
)
我有子查询的结果集。我只是不知道如何将不存在的转换为Pandas。问题是如何将不存在的sql转换为我可以使用Pandas做的事情?如有任何指导,将不胜感激。
我正在尝试基于下面的spark文档使用PySpark 2.4,pyarrow版本0.15.0和pandas版本0.24.2执行pandas_udf,在调用pandas_udf函数时有问题。
import pandas as pd
from pyspark.sql.functions import col, pandas_udf
from pyspark.sql.types import LongType
# Declare the function and create the UDF
def multiply_func(a, b):
return a * b
multiply
问题
我可以使用read_sql()将一个SQL事务提交到DB吗?
用例和背景
我有一个用例,在这个用例中,我希望允许用户执行一些预定义的SQL,并让熊猫返回dataframe。在某些情况下,此SQL将需要查询预先填充的表,而在其他情况下,此SQL将执行一个函数,该函数将写入表,然后将查询该表。该逻辑目前包含在气流数据组的方法中,以便利用使用PostgresHook访问的数据库连接信息--该方法最终在PythonOperator任务中被调用。我通过测试了解到,PostgresHook创建了一个psycopg2连接对象。
码
from airflow.hooks.postgres_hook im
我是星火/数据库的新手。我的问题是,是否建议/可能将sql和Pandas数据混合在一起?是否可以直接从一个创建一个,或者我需要重新读取拼花文件?
# Suppose you have an SQL dataframe (now I read Boston Safety Data from Microsoft Open Dataset)
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "citydatacontainer"
blob_relative_path = "Safe