使用 sqlalchemy 从 PostgreSQL 查询返回 Pandas 数据框

发布于01月12日

我想查询PostgreSQL数据库，并将输出作为数据帧返回.

我用"SqlAlchemy"创建了与数据库的连接:

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('postgresql://user@localhost:5432/mydb')

我将一个数据帧写入数据库表:

i=pd.read_csv(path)
i.to_sql('Stat_Table',engine,if_exists='replace')

基于docs，看起来像pd.read_sql_query()应接受SQLAlchemy引擎:

a=pd.read_sql_query('select * from Stat_Table',con=engine)

但它抛出了一个错误:

ProgrammingError: (ProgrammingError) relation "stat_table" does not exist

我使用的是Pandas 版本0.14.1.

正确的方法是什么？

推荐答案

你被PostgreSQL的案件敏感性问题所困扰.在查询中，如果您将在名称中引用它:

df = pd.read_sql_query('select * from "Stat_Table"',con=engine)

但就我个人而言，我建议在将表写入数据库时始终使用小写的表名(和列名)，以防止出现此类问题.

来自PostgreSQL文档(http://www.postgresql.org/docs/8.0/static/sql-syntax.html#SQL-SYNTAX-IDENTIFIERS):

引用标识符也使其区分大小写，而未引用的名称总是折叠成小写

再解释一下:您已经在数据库中写入了一个名为Stat_Table的表(sqlalchemy将引用这个名称，因此它将在postgres数据库中写入"Stat_table").在执行查询'select * from Stat_Table'时，不带引号的表名将转换为小写stat_table，因此您会收到未找到该表的消息.

参见第Are PostgreSQL column names case-sensitive?页