这个问题可以看作是Python and MSSQL: Filtering techniques while retrieving data from SQL的后续问题 基本上,我希望从SQLServer检索动态设置的日期范围的数据。import pyodbccnxn = pyodbc.connect('DRIVER={SQLServer Native Clien
我在SQLServer数据库中有一个相当大的表(1.8亿条记录)。如下所示: my_table>> columns: Date, Value1, Value2, Valeu3 我还有一个python脚本,它与pool.map()同时运行,在每个子进程(迭代)中,都会建立一个连接来访问my_table,并使用以下脚本获取其中的一个片段,然后执行其他计算: select * from my_table where Date is between a1 and a2 我的问题是,
试图根据报表的生产日期动态地将Server数据库表加载到Python大熊猫DataFrame中。="{SQLServer}")
PCBondsDB = pd.read_sql_query("Select * From [MarketData].[PCbonds] where ClosingDate = '2020-04-13'", con
year, month and day的信息,因为这本身并不是数据的一部分,而是将信息存储在文件的路径中。我可以使用sql上下文和带有select语句的select语句的send查询,其中包含了年份、月和日列的位置,以便只从我感兴趣的分区中选择数据。但是,我宁愿避免在python中构造SQL查询,因为我很懒,不喜欢阅读SQL。我有两个问题:
在存储为拼花的数据中</em