如何使用 pypyodbc 将 SQL 查询结果转换为 Pandas 数据框架

Pypyodbc 是一个 Python 包，提供了一个简单的接口来连接和查询 Microsoft SQL Server，Access 和其他 ODBC 兼容的数据库。

将 SQL 查询结果转换为 Pandas 数据框架，需要以下几个步骤：

1. 连接数据库。首先需要安装和导入 pypyodbc 和 pandas 包，并使用 pypyodbc 中的 connect() 函数连接到数据库。具体连接方式请参考 pypyodbc 文档。

import pypyodbc
import pandas as pd

# 连接数据库
conn = pypyodbc.connect("Driver={SQL Server};"
                        "Server=server_name;"
                        "Database=database_name;"
                        "UID=user_name;PWD=password")

1. 执行 SQL 查询。使用 pypyodbc 的 cursor() 函数创建一个游标对象，并使用 execute() 函数执行 SQL 查询。

# 创建游标对象
cursor = conn.cursor()

# 执行查询
cursor.execute("SELECT column1, column2, column3 FROM table_name")

1. 将查询结果转换为 Pandas 数据框架。使用 fetchall() 函数获取查询结果，然后使用 pd.DataFrame() 函数将结果转换为 Pandas 数据框架。

# 获取查询结果
result = cursor.fetchall()

# 将结果转换为 Pandas 数据框架
df = pd.DataFrame(result, columns=["column1", "column2", "column3"])

完整代码如下：

import pypyodbc
import pandas as pd

# 连接数据库
conn = pypyodbc.connect("Driver={SQL Server};"
                        "Server=server_name;"
                        "Database=database_name;"
                        "UID=user_name;PWD=password")

# 创建游标对象
cursor = conn.cursor()

# 执行查询
cursor.execute("SELECT column1, column2, column3 FROM table_name")

# 获取查询结果
result = cursor.fetchall()

# 将结果转换为 Pandas 数据框架
df = pd.DataFrame(result, columns=["column1", "column2", "column3"])

注意：在实际使用过程中，需要替换掉连接数据库的具体信息。此外，还需要处理 SQL 查询结果中可能存在的缺失值、重复值等问题。