SQLAlchemy read_sql() truncated Pandas dataframe -大型列值被截断

SQLAlchemy是一个用于Python的SQL工具和对象关系映射（ORM）库。它提供了一种简化数据库访问和查询的方式，并且与Pandas库很好地集成在一起。

read_sql()是SQLAlchemy库中的一个函数，用于从数据库中读取数据并返回一个Pandas DataFrame对象。然而，当使用read_sql()函数时，有时会遇到大型列值被截断的问题。

当大型列值被截断时，可能是由于数据库中的某些列值超过了Pandas DataFrame默认的最大显示宽度而导致的。为了解决这个问题，可以通过设置Pandas的显示选项来调整最大显示宽度，以便能够完整地显示大型列值。

下面是一个示例代码，演示如何使用read_sql()函数读取数据并解决大型列值被截断的问题：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 创建数据库引擎
engine = create_engine('数据库连接URL')

# 读取数据并设置显示选项
pd.set_option('display.max_colwidth', -1)  # 设置最大显示宽度为无限制

# 使用read_sql()函数读取数据
df = pd.read_sql('SELECT * FROM 表名', engine)

# 打印DataFrame
print(df)

在上面的示例中，需要将数据库连接URL替换为实际的数据库连接URL，将表名替换为要读取的表名。

通过将display.max_colwidth选项设置为-1，可以使Pandas完整地显示大型列值，解决了被截断的问题。

当然，这只是解决大型列值被截断的一种方法，根据具体情况可能还有其他的解决方案。

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