有没有一种方法可以使用pandas语法查询postgresql数据库？

是否有某种适配器允许查询postgresql数据库，就像查询pandas数据帧一样？

不确定这是否正是您想要的，但您可以将postgres表加载到pandas中并从那里操作它们

不知羞耻地从上面提到的页面中盗取：

import pandas
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine(
   'postgresql+pg8000://scott:tiger@localhost/test',
    isolation_level='READ UNCOMMITTED'
)
df = pandas.read_sql('SELECT * FROM <TABLE>;' con=engine)

导入熊猫
从sqlalchemy导入创建引擎
引擎=创建引擎(
'postgresql+pg8000://斯科特：tiger@localhost/测试'，
隔离级别=“读取未提交”
)
df=pandas.read_sql（'SELECT*FROM；'con=engine）
更新（2016年3月16日）

这是可能的，但您必须有一个编译器，它对您的查询求值并将其转换为SQL子句

SQL是一种更高级的语言，而且DBMS不仅解释查询，而且还解释数据及其分布的SQL子句，这一事实使得执行SQL语句非常困难

韦斯·麦金尼（Wes McKinney）正试图和他一起做这件事


以前的帖子

不幸的是，这是不可能的，因为SQL是比Python更高级的语言

使用pandas可以指定要做什么以及如何做，而使用SQL只能指定要做什么。然后，SQL server可以自由决定如何为您的查询提供服务。当您向表中添加索引时，SQL server可以使用该索引更快地为您的查询提供服务，而无需重写查询

如果您指示数据库如何执行查询，那么如果希望SQL语句使用索引，还需要重写SQL语句


也就是说，我通常使用neurite的答案中的模式进行分析，使用SQL执行初始聚合（并减少数据大小），然后在pandas中执行其他操作。
您可以将postgresql表（或从这个意义上说，是SQL查询的结果）读入数据帧中。这就是你想要的吗？或者您正在寻找完全避免SQL的东西。谢谢，但是表太大了，无法加载到内存中（而且近期内不打算将其移动到hd5类型的存储）。我要找的是一个直接与数据库交互的界面。