时间戳

首页 > 解决方案 > 存储过程多表 - PYODBC - Python

python - 存储过程多表 - PYODBC - Python

问题描述

我正在尝试执行具有 20 个不同表输出的存储过程。这些输出范围为 3-6 列和 10-100 行。如果不是 pyodbc，我还能如何在没有相同结构的情况下遍历所有这些表？

connection = pyodbc.connect(r'DRIVER={SQL Server Native Client 
11.0};SERVER=dsdrsossql2;DATABASE=TableauDev;Trusted_Connection=yes;')
sql = "{call dbo.DGGrading}"
cur = connection.cursor()
rows = cur.execute(sql,).fetchall()

columns = [column[0] for column in cur.description]
df = pd.DataFrame.from_records(rows,columns=columns)
print(df)

标签： pythonpyodbc

解决方案

考虑使用数据框列表并通过以下方式访问多个结果集nextset()：

cur = connection.cursor()
df_list = []

# FIRST RESULTSET
rows = cur.execute(sql).fetchall()
columns = [column[0] for column in cur.description]
df_list.append(pd.DataFrame.from_records(rows, columns=columns))
print(df.head())

# SUBSEQUENT RESULTSETS
while (cur.nextset()): 
   columns = [column[0] for column in cur.description]
   df_list.append(pd.DataFrame.from_records(rows, columns=columns))
   print(df.head())

cur.close()

# RUN ANY DATAFRAME OPERATION BY EACH ITEM OF df_list 
df_list[[1]].describe()
df_list[[2]].head()
df_list[[3]].tail()
df_list[[4]].dtypes
df_list[[5]].columns

推荐阅读