Pandas read_sql_query使用多个AND语句

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的功能和灵活的API，可以方便地进行数据读取、转换、清洗、分析和可视化等操作。read_sql_query是Pandas中用于从SQL数据库中读取数据的函数之一。

在使用Pandas的read_sql_query函数时，如果需要使用多个AND语句来筛选数据，可以通过在SQL查询语句中使用多个AND关键字来实现。下面是一个示例：

import pandas as pd
import sqlite3

# 连接到SQLite数据库
conn = sqlite3.connect('example.db')

# 构建SQL查询语句
query = '''
SELECT column1, column2
FROM table
WHERE condition1 AND condition2 AND condition3
'''

# 使用read_sql_query函数执行查询并将结果存储到DataFrame中
df = pd.read_sql_query(query, conn)

# 关闭数据库连接
conn.close()

# 打印查询结果
print(df)

在上面的示例中，我们首先使用sqlite3库连接到SQLite数据库。然后，构建了一个包含多个AND语句的SQL查询语句，其中condition1、condition2和condition3是具体的筛选条件。最后，使用read_sql_query函数执行查询并将结果存储到DataFrame中。

需要注意的是，上述示例中使用的是SQLite数据库作为示例，实际上read_sql_query函数可以与各种类型的SQL数据库进行交互，只需提供相应的连接对象即可。

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