有没有更快的方法将 pyodbc.rows 对象转换为 pandas Dataframe？将超过 1000 万个 pyodbc.rows 对象的列表转换为 pandas dataframe 大约需要 30-40 分钟。
import pyodbc
import pandas
server = <server_ip>
database = <db_name>
username = <db_user>
password = <password>
port='1443'
conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER='+server+';PORT='+port+';DATABASE='+database+';UID='+username+';PWD='+ password)
#takes upto 12 minutes
rows = cursor.execute("select top 10000000 * from [LSLTGT].[MBR_DIM] ").fetchall()
#Read cursor data into Pandas dataframe.....Takes forever!
df = pandas.DataFrame([tuple(t) for t in rows])
通过使用生成器表达式而不是列表理解，您可能会得到一些改进：
df = pandas.DataFrame((tuple(t) for t in rows))
本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)
