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python - 使用 pandas.io.sql.read_frame，我可以像 read_csv 一样解析日期吗？

coder 2023-08-24 原文

我正在使用 pandas.io.sql.read_frame 直接从数据库读取 data_frame:

cnx = pandas.io.sql.connect(host='srv',user='me',password='pw',database='db')
df = pandas.io.sql.read_frame('sql_query',cnx)

它可以很好地检索数据。但我想将其中一列解析为 datetime64，类似于从 CSV 文件读取时可以执行的操作，例如:

df2 = pandas.io.read_csv(csv_file, parse_dates=[0])

但是 read_frame 没有 parse_dates 标志。建议使用哪种替代方法？

同样的问题也适用于read_csv中的index_col，表示是哪个col。应该是索引。是否有推荐的方法来使用 read_frame 执行此操作？

最佳答案

这个问题现在已经很老了。 pandas 0.10 也很老了。 在最新版本的 pandas 0.16 中，read_frame 方法已被弃用，取而代之的是 read_sql。 即便如此，文档说就像 read_csv 函数一样，它需要一个 parse_dates 参数 Pandas 0.16 read_frame

似乎 parse_dates 参数出现在 0.14 中，同时 read_frame 被删除了。 read_sql 函数似乎是 read_frame 的重命名，因此只需将您的 pandas 版本更新为 0.14 或更高版本并重命名您的函数就可以访问此参数。 这是 read_sql 函数的文档:Pandas 0.16 read_sql

关于python - 使用 pandas.io.sql.read_frame，我可以像 read_csv 一样解析日期吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/15231646/

readread_framepandaspythonsqldatetime

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