在没有csv的情况下，从odbc连接到pandas表的itter

我在熊猫数据框中有一些基本信息。我需要通过pyodbc连接访问一些参考表来连接它。是否有任何方法可以在不将结果集写入csv的情况下将sql结果集获取到数据帧中

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将这个额外的步骤放到csv和数据帧中似乎是一种浪费。

我已经使用了

pyodbc

来处理我的

SQL Server

实例，然后，在这方面的帮助下，我获得了加载数据帧的SQL返回

我已经建立了一个

pyodbc

连接，然后调用了它

import pyodbc

import pandas.io.sql as psql

cnxn = pyodbc.connect(your_connection_info) 
cursor = cnxn.cursor()
sql = ("""SELECT * FROM Source""")

df = psql.frame_query(sql, cnxn)
cnxn.close()

---

df

现在应该返回数据帧。对我来说，最困难的部分是启动并运行

pyodbc

——我必须使用

freetds

，并且需要大量的尝试和错误才能让它工作

我已经获得了

pyodbc

来处理我的

sqlserver

实例，然后，在这方面的帮助下，我获得了加载数据帧的SQL返回

我已经建立了一个

pyodbc

连接，然后调用了它

import pyodbc

import pandas.io.sql as psql

cnxn = pyodbc.connect(your_connection_info) 
cursor = cnxn.cursor()
sql = ("""SELECT * FROM Source""")

df = psql.frame_query(sql, cnxn)
cnxn.close()

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df

现在应该返回数据帧。对我来说，最困难的部分是启动并运行

pyodbc

——我必须使用

freetds

，并且需要大量的尝试和错误才能让它工作

完美的作品。保存一个步骤。。。现在，如果有一种方法可以从pyTable.root.table.where（'field==value'）执行此操作，那么我可以避免所有中间csv文件。perfect works。保存一个步骤。。。现在，如果有一种方法可以从pyTable.root.table.where（'field==value'）执行此操作，那么我就可以避免所有中间csv文件。