将SQLAlchemy ORM转换为pandas DataFrame

这个话题在这里或其他地方还没有得到解决。 有没有解决scheme将SQLAlchemy <Query object>转换为pandasDataFrame？

pandas有能力使用pandas.read_sql但这需要使用原始的SQL。 我有两个原因希望避免它：1）我已经拥有了一切使用ORM（本身是一个很好的理由）和2）我使用Python列表作为查询的一部分（例如： .db.session.query(Item).filter(Item.symbol.in_(add_symbols)其中Item是我的模型类， add_symbols是一个列表）。这是SQL SELECT ... from ... WHERE ... IN的等价物。

有什么可能吗？

Answer 1

以下应该在大多数情况下工作：

 df = pd.read_sql(query.statement, query.session.bind) 

有关参数的更多信息，请参阅pandas.read_sql文档。

Answer 2

只是为了让新手的pandas程序员更加清楚，这里就是一个具体的例子，

 pd.read_sql(session.query(Complaint).filter(Complaint.id == 2).statement,session.bind) 

在这里，我们select一个来自投诉表（sqlalchemy模型是投诉）与id = 2的投诉

Answer 3

所选的解决scheme不适合我，因为我一直在收到错误

AttributeError：'AnnotatedSelect'对象没有属性'lower'

我发现以下工作：

 df = pd.read_sql_query(query.statement, engine) 

Answer 4

如果你想编译一个带有参数和方言特定参数的查询，使用如下所示：

 c = query.statement.compile(query.session.bind) df = pandas.read_sql(c.string, query.session.bind, params=c.params)