当我尝试使用pd.DataFrame
将从pd.read_sql_query
生成的SQL查询转换为数据帧时,我的字符串值被转换为nan
。你知道吗
我尝试使用数据类型来设置每列的类型
SQL_Query = pd.read_sql_query('''SELECT [CircuitID], [Status],
[LatestJiraTicket], [MrcNew]
FROM CircuitInfoTable
WHERE ([Status] = 'Active')
OR ([Status] = 'Pending')
OR ([Status] = 'Planned')''', conn)
# print(SQL_Query)
cdf = pd.DataFrame(SQL_Query, columns=['CID', 'Status', 'JiraTicket', 'MrcNew'])
SQL查询输出:
0 OH1004-01 ... NaN
1 OH1004-02 ... NaN
2 OH1005-01 ... NaN
3 OH1005-02 ... NaN
4 AL1001-01 ... NaN
5 AL1001-02 ... NaN
6 AL1007-01 ... NaN
7 AL1007-02 ... NaN
8 NC1001-01 ... NaN
9 NC1001-02 ... NaN
10 NC1001-03 ... NaN
11 NC1001-04 ... NaN
12 NC1001-05 ... NaN
13 NC1001-06 ... NaN
14 (ommited on purpose) ... 5200.0
15 MO001-02 ... NaN
16 OR020-01 ... 8000.0
17 MA004-01 ... 6500.0
18 MA004-02 ... 6500.0
19 OR004-01 ... 10500.0
20 (ommited on purpose) ... 3975.0
21 OR007-01 ... 2500.0
22 (ommited on purpose) ... 9200.0
23 (ommited on purpose) ... 15000.0
24 (ommited on purpose) ... 5750.0
25 CA1005-02 ... 47400.0
26 CA1005-03 ... 47400.0
27 CA1005-04 ... 47400.0
28 CA1005-05 ... 47400.0
29 CA1006-01 ... 0.0
数据帧输出:
CID Status JiraTicket MrcNew
0 nan Planned nan NaN
1 nan Planned nan NaN
2 nan Planned nan NaN
3 nan Planned nan NaN
4 nan Planned nan NaN
5 nan Planned nan NaN
6 nan Planned nan NaN
7 nan Planned nan NaN
8 nan Planned nan NaN
9 nan Planned nan NaN
10 nan Planned nan NaN
11 nan Planned nan NaN
12 nan Planned nan NaN
13 nan Planned nan NaN
14 nan Active nan 5200.0
15 nan Pending nan NaN
16 nan Pending nan 8000.0
17 nan Pending nan 6500.0
18 nan Pending nan 6500.0
19 nan Pending nan 10500.0
20 nan Active nan 3975.0
21 nan Pending nan 2500.0
22 nan Active nan 9200.0
23 nan Pending nan 15000.0
24 nan Active nan 5750.0
25 nan Pending nan 47400.0
26 nan Pending nan 47400.0
27 nan Pending nan 47400.0
28 nan Pending nan 47400.0
29 nan Pending nan 0.0
基本上,您在^{} 中错误地使用了columns参数,其中arumgint指定要在结果输出中选择的列(不重命名)。从您的查询中,没有CID或JiraTicket,因此它们迁移时会丢失所有值。你知道吗
可能您打算重命名列。考虑在具有列别名的SQL或具有^{} 或^{} 的pandas中重命名:
熊猫
相关问题 更多 >
编程相关推荐