Python:使用动态日期过滤器将数据从SQL Server读取到dataframe中

Python是一种高级编程语言，具有简洁、易读、易学的特点。它在云计算领域中被广泛应用，可以通过各种库和框架实现前端开发、后端开发、软件测试、数据库操作、服务器运维、云原生应用开发、网络通信、网络安全、音视频处理、多媒体处理、人工智能、物联网、移动开发、存储、区块链、元宇宙等各种功能。

对于将数据从SQL Server读取到dataframe中，可以使用Python的pandas库来实现。pandas是一个强大的数据分析工具，可以处理和分析各种数据类型，包括从SQL数据库中读取数据。

动态日期过滤器是一种根据日期范围来筛选数据的方法。在Python中，可以使用pandas库的日期过滤功能来实现这一功能。具体步骤如下：

1. 导入必要的库和模块：

import pandas as pd
import pyodbc

1. 连接到SQL Server数据库：

conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=<服务器地址>;DATABASE=<数据库名>;UID=<用户名>;PWD=<密码>')

1. 构建SQL查询语句，使用动态日期过滤器：

start_date = '2022-01-01'
end_date = '2022-12-31'

sql_query = f"SELECT * FROM <表名> WHERE date_column >= '{start_date}' AND date_column <= '{end_date}'"

1. 使用pandas的read_sql函数执行查询并将结果存储到dataframe中：

df = pd.read_sql(sql_query, conn)

这样就可以将SQL Server中指定日期范围内的数据读取到dataframe中了。

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