我可以使用Pandas read_sql函数参数化表吗？

hsvhsicv 于 12个月前发布在其他

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我得到了一个包含多个项目的数据库，其结构类似于以下内容：

我们的客户Bob的模式：bob_法律的、bob_docs、bob_misc
我们的客户Jess的模式：jess_法律的、jess_docs、jess_misc

我目前使用f-strings来构建查询：

query = f"SELECT * FROM {client}_legal.my_table WHERE country = '{country_name}';"
result = pd.read_sql(query, con)

但我想参数化构建查询。我尝试在panda的read_sql函数中使用params参数。但它不工作，因为它输出如下表：

SELECT * FROM 'bob'_legal.my_table WHERE country = 'canada';"

表bob现在用单引号括起来，它会创建一个SQL语法错误。是否有其他方法来完成这项工作，但仍然使用read_sql功能？似乎没有参数化表的选项。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/77186601/can-i-parameterise-tables-using-pandas-read-sql-function

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acruukt91#

我假设您使用的是PostgreSQL或任何支持模式的数据库。
使用client = "bob"，您的代码对我来说工作得很好。或者（受到 *@amn34的 * answer的启发），您可以尝试使用Identifiers：

from sqlalchemy import create_engine
from psycopg2.sql import Identifier, SQL
import pandas as pd

d1 = {
    "user": "xxx", "pass": "xxx",
    "host": "xxx", "port": "xxx", "db": "xxx"
}

# SELECT * FROM 'bob'_legal.my_table WHERE country = 'canada';"
countr_name = "canada"

d2 = {
    "schema_name": Identifier("bob_legal"),
    "table_name": Identifier("my_table"),
    "field_name": Identifier("country"),
}

engine = create_engine("postgresql://{user}:{pass}@{host}:{port}/{db}".format(**d1))
query = SQL("SELECT * FROM {schema_name}.{table_name} WHERE {field_name} = %s").format(**d2)

df = pd.read_sql_query(
    query.as_string(engine.raw_connection().cursor()),
    engine, params=(country_name, )
)

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