{"id":187052,"date":"2023-10-20T21:43:25","date_gmt":"2023-10-20T20:43:25","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=187052"},"modified":"2023-10-20T21:49:18","modified_gmt":"2023-10-20T20:49:18","slug":"pandas-read_sql-sql-sprache-mit-dieser-bibliothek-lesen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/pandas-read_sql-sql-sprache-mit-dieser-bibliothek-lesen","title":{"rendered":"Pandas Read_SQL : SQL-Sprache mit dieser Bibliothek lesen"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"187052\" class=\"elementor elementor-187052\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9141a7b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9141a7b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-223d1589 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"223d1589\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Pandas Read_SQL: Um funktionale Daten zu verwalten und zu analysieren, k\u00f6nnen Datenexperten eine Vielzahl von Tools verwenden. Dazu geh\u00f6ren auch SQL oder Panda.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-15b95837 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"15b95837\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sie werden oft als zwei alternative Optionen dargestellt (entweder das eine oder das andere), erg\u00e4nzen sich aber in Wirklichkeit sehr gut. Die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/top-10-der-python-bibliotheken-fur-data-scientists\">Python-Bibliothek<\/a> ist in der Lage, die Structured Query Language \u00fcber die <strong>Pandas Read_SQL-Funktionen<\/strong> zu lesen. Lass uns diese Funktionen n\u00e4her kennenlernen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-79cb09b3 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"79cb09b3\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-78b0e665 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"78b0e665\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist Pandas Read_SQL ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bd35551 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"bd35551\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Pandas Read_SQL<\/strong> ist eine Funktion der Python-Bibliothek, mit der du die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/sql-abfrage-die-5-wichtigsten-befehle-die-du-kennen-solltest\">Ergebnisse einer SQL-Abfrage<\/a> direkt in den Panda-Dataframe abrufen kannst.<\/p><p>\u26a0\ufe0fAber Vorsicht: Es gibt zwei Methoden, um SQL zu lesen:<\/p><ul><li><strong>pandas.read_sql_query:<\/strong> Dies ist die urspr\u00fcngliche Formel f\u00fcr die Verwendung von SQL-Abfragen in Pandas.<\/li><li><strong>pandas.read_sql<\/strong>: Dies ist eine Vereinfachung der ersten Option, da sie read_sql_query und read_sql_table kombiniert<\/li><li>Letztere erm\u00f6glicht es jedoch, eine ganze SQL-Tabelle in Pandas zu lesen. Mit dieser Funktion ist es also m\u00f6glich, sowohl Abfragen als auch Tabellen zu lesen.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5996cf86 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"5996cf86\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Alles \u00fcber Panda Read_SQL<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1ca7e79e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1ca7e79e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-693372b8 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"693372b8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie verwende ich die Pandas Read_SQL-Abfrage?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4090862c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4090862c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Die Voraussetzungen<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4c6a87ec elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4c6a87ec\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Um die<strong> Pandas Read_SQL-Abfrage<\/strong> effektiv nutzen zu k\u00f6nnen, m\u00fcssen einige Python-Pakete installiert werden, wie z.B. :<\/p><ul><li><strong>SQLAlchemy:<\/strong> Dieses Paket erm\u00f6glicht es, mit SQL-Datenbanken direkt im Python-Code zu interagieren. Es ist nicht zwingend erforderlich, aber es erleichtert den Workflow.<\/li><li><strong>Ein Adapter<\/strong>: Egal, ob du PostgreSQL, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/mysql-eine-relationale-datenverwaltungssoftware\">MySQL<\/a>, Oracle oder einen anderen Dialekt verwendest, du brauchst einen Adapter f\u00fcr Python, damit Pandas und SQL sich erg\u00e4nzen k\u00f6nnen.<\/li><li><strong>Ein Python-Paketmanager:<\/strong> Wie \u00fcber pip.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-22950b36 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"22950b36\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nicht zu vergessen ist der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/sql-alles-uber-die-datenbanksprache\">Zugriff auf eine SQL-Datenbank<\/a> (egal ob aus der Ferne oder auf einem lokalen Rechner).<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-60f92798 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"60f92798\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"500\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/10\/Pandas-Read_SQL1.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-187055\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/10\/Pandas-Read_SQL1.jpg 900w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/10\/Pandas-Read_SQL1-300x167.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/10\/Pandas-Read_SQL1-768x427.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-19a2fb10 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"19a2fb10\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Die Verwendung von Pandas Read_SQL<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-47b32c5a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"47b32c5a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Sobald alle Pakete installiert sind, musst du eine Verbindung zu deiner Datenbankquelle \u00f6ffnen. Genau aus diesem Grund ist <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/sqlalchemy-was-ist-das-wozu-dient-es\">SQLAlchemy<\/a> n\u00fctzlich, da es eine Verbindung herstellen kann.<\/p><p>\u00dcber diese Verbindung kannst du dann die Ergebnisse einer grundlegenden SQL-Abfrage in Pandas abrufen. An dieser Stelle kommt die Pandas <strong>read_SQL-Abfrage ins Spiel.<\/strong><\/p><p>Diese Abfrage sieht folgenderma\u00dfen aus:<\/p><p>df = pandas.read_sql_query(&#8220;&#8217;SELECT * FROM tabellenname&#8220;, con=cnx).<\/p><p>Nun m\u00fcssen die verschiedenen Parameter dieses Code-Schnipsels angegeben werden:<\/p><ul><li><strong>df:<\/strong> Dies ist der Pandas-Dataframe, in dem die Daten der Tabelle gespeichert werden.<\/li><li><strong>SELECT * FROM tabellenname<\/strong>: Hier wird angegeben, welche Daten in der Tabelle ausgew\u00e4hlt werden sollen.<\/li><li><strong>con=cnx:<\/strong> Dies ist die Verbindung zwischen Pandas und SQL.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-61e11d34 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"61e11d34\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Neben dem Lesen von Tabellen ist es auch m\u00f6glich, SQL-Ansichten zu lesen. Dazu schreibst du einfach die folgende Syntax:<\/p><p>df = pandas.read_sql_query(&#8220;&#8217;SELECT * FROM my_view&#8220;&#8216;, con=cnx)).<\/p><p>\ud83d\udca1Gut zu wissen: Dies ist ein grundlegendes Modell f\u00fcr die Verwendung von Pandas Read_SQL. Es ist auch m\u00f6glich, eine verallgemeinerte Abfragekette zu erstellen, um verschiedene Bereiche abzurufen. Und das, w\u00e4hrend du deine Abfragen und deren Variablen anpasst.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-63424a87 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"63424a87\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Lerne Pandas Read_SQL<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1d3fd12b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1d3fd12b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Die Kontrolle \u00fcber Datenmengen<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1ec1f89e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1ec1f89e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Wenn Pandas.Read_SQL die M\u00f6glichkeit bietet, mehrere Datenbereiche zu extrahieren, solltest du darauf achten, welche Datenmengen du eingeben musst. Dies gilt insbesondere f\u00fcr sehr gro\u00dfe Datenbanken. Wenn du n\u00e4mlich<strong> SQL-Datenbanken mit Pandas lesen<\/strong> willst, solltest du wissen, dass die Python-Bibliothek nicht nur die Datenframes, sondern auch die Verarbeitung der Ergebnisse von SQL-Abfragen speichert. Daher muss gen\u00fcgend Speicherplatz zur Verf\u00fcgung stehen, da es sonst zu vielen Fehlern kommen kann.<\/p><p>Um dies zu verhindern, kann der in Pandas integrierte Chunksize-Parameter verwendet werden.<\/p><p>Dieser Parameter kontrolliert die Menge der importierten Daten. Wenn die Grenze nahe ist, ist es besser, die SQL-Daten in mehreren Schritten zu extrahieren.<\/p><p>Um diese Funktion zu nutzen, tippe einfach diese Abfrage ein:<\/p><p>df = pandas.read_sql_query(&#8220;&#8217;SELECT * FROM tabellenname&#8220;, con=cnx, chunksize=n).<\/p><p>Hier bezieht sich n auf die Anzahl der Zeilen, die du in den Dataframe aufnehmen m\u00f6chtest.<\/p><p>\u00a0<\/p><p>\ud83d\udca1 Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\"><colgroup><col width=\"1116\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;SQL Datei \u00f6ffnen&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/sql-datei-oeffnen-unser-tutorial\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/sql-datei-oeffnen-unser-tutorial\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">SQL Datei \u00f6ffnen<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;SQL vs. NOSQL&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/sql-vs-nosql-unterschiede-anwendungen-vor-und-nachteile\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/sql-vs-nosql-unterschiede-anwendungen-vor-und-nachteile\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">SQL vs. NOSQL<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;noSQL nicht relationale Datenbanken&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/no-sql-nicht-relationale-datenbanken\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/no-sql-nicht-relationale-datenbanken\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">noSQL nicht relationale Datenbanken<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Alles \u00fcber SQL&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/sql-alles-uber-die-datenbanksprache\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/sql-alles-uber-die-datenbanksprache\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Alles \u00fcber SQL<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Insert INTO SQL&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/insert-into-sql-so-kannst-du-daten-einfuegen\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/insert-into-sql-so-kannst-du-daten-einfuegen\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Insert INTO SQL<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;SQL Index - Wozu dient er?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/sql-index-was-ist-das-wozu-dient-es\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/sql-index-was-ist-das-wozu-dient-es\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">SQL Index &#8211; Wozu dient er?<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3110038e elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3110038e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"500\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/10\/Pandas-Read_SQL2.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-187056\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/10\/Pandas-Read_SQL2.jpg 900w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/10\/Pandas-Read_SQL2-300x167.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/10\/Pandas-Read_SQL2-768x427.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4d994fb2 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4d994fb2\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1e593a76 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1e593a76\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wo liegen die Grenzen von Pandas Read-SQL?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-62decb02 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"62decb02\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Obwohl es mit<strong> Pandas Read_SQL einfach ist, SQL-Datenbanken aus der Python-Bibliothek zu extrahieren,<\/strong> sollte man sich auch seiner Grenzen bewusst sein.<\/p><p>Diese Abfrage ben\u00f6tigt sehr viel Speicherplatz, da der Datenrahmen gespeichert und die Ergebnisse der<strong> SQL-Abfrage<\/strong> verarbeitet werden m\u00fcssen. Es sollte ausreichend Speicherplatz vorhanden sein.<\/p><p>Abgesehen davon, dass diese Funktion bei gro\u00dfen Datenimporten zu Fehlern f\u00fchren kann, ist sie auch oft der Grund f\u00fcr langsame Ladezeiten. Dies gilt selbst f\u00fcr kleine Datenmengen.<\/p><p>Wenn du die Ladezeit beschleunigen willst, ist Pandas Read-SQL definitiv nicht die beste Option, um deine SQL-Datenbanken zu extrahieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3fb0463e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3fb0463e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-24dd665d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"24dd665d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Lerne SQL mit DataScientest!<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-32770462 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"32770462\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ob Pandas oder SQL-Abfragen, sie sind unverzichtbare Werkzeuge, um Datenbanken zu verwalten und zu analysieren. Um <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/sql-trigger-zur-automatisierung-deines-dbms\">DBMS perfekt zu beherrschen,<\/a> ist es wichtig, sich in beiden Bereichen weiterzubilden. <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Gl\u00fccklicherweise bietet dir DataScientest umfassende Schulungen rund um Daten an. Sei es durch Bootcamps, Weiterbildung oder duale Ausbildung, du wirst schnell lernen, diese Werkzeuge zu benutzen und nach Abschluss des Kurses sofort operationnel sein.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-143a6bf2 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"143a6bf2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecke unsere Kurse<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2044c708 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2044c708\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Pandas Read_SQL: Um funktionale Daten zu verwalten und zu analysieren, k\u00f6nnen Datenexperten eine Vielzahl von Tools verwenden. Dazu geh\u00f6ren auch SQL oder Panda. Sie werden oft als zwei alternative Optionen dargestellt (entweder das eine oder das andere), erg\u00e4nzen sich aber in Wirklichkeit sehr gut. Die Python-Bibliothek ist in der Lage, die Structured Query Language \u00fcber [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":67,"featured_media":187053,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2453],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Pandas Read_SQL : SQL-Sprache mit dieser Bibliothek lesen<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Pandas Read_SQL: In der Python-Bibliothek Pandas kannst du die read_sql-Funktion verwenden, um SQL-Abfragen in eine Pandas-Datenframe zu laden. Dies erm\u00f6glicht es, Daten aus einer SQL-Datenbank abzurufen ...\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/pandas-read_sql-sql-sprache-mit-dieser-bibliothek-lesen\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Pandas Read_SQL : SQL-Sprache mit dieser Bibliothek lesen\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Pandas Read_SQL: Um funktionale Daten zu verwalten und zu analysieren, k\u00f6nnen Datenexperten eine Vielzahl von Tools verwenden. Dazu geh\u00f6ren auch SQL oder\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/pandas-read_sql-sql-sprache-mit-dieser-bibliothek-lesen\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Weiterbildung Data Science | DataScientest.com\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-10-20T20:43:25+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2023-10-20T20:49:18+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2023\/10\/Illu_BLOG__Pandas-Read_SQL.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1024\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"563\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Melanie\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@DataScientest__\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@DataScientest__\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Melanie\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"5 Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/pandas-read_sql-sql-sprache-mit-dieser-bibliothek-lesen#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/pandas-read_sql-sql-sprache-mit-dieser-bibliothek-lesen\"},\"author\":{\"name\":\"Melanie\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/19d5f7ade9407eb69af3bf6d1ae1731d\"},\"headline\":\"Pandas Read_SQL : SQL-Sprache mit dieser Bibliothek lesen\",\"datePublished\":\"2023-10-20T20:43:25+00:00\",\"dateModified\":\"2023-10-20T20:49:18+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/pandas-read_sql-sql-sprache-mit-dieser-bibliothek-lesen\"},\"wordCount\":839,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization\"},\"articleSection\":[\"SQL\"],\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/datascientest.com\/de\/pandas-read_sql-sql-sprache-mit-dieser-bibliothek-lesen#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2023\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/pandas-read_sql-sql-sprache-mit-dieser-bibliothek-lesen\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/pandas-read_sql-sql-sprache-mit-dieser-bibliothek-lesen\",\"name\":\"Pandas Read_SQL : SQL-Sprache mit dieser Bibliothek lesen\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-10-20T20:43:25+00:00\",\"dateModified\":\"2023-10-20T20:49:18+00:00\",\"description\":\"Pandas Read_SQL: In der Python-Bibliothek Pandas kannst du die read_sql-Funktion verwenden, um SQL-Abfragen in eine Pandas-Datenframe zu laden. Dies erm\u00f6glicht es, Daten aus einer SQL-Datenbank abzurufen ...\",\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/datascientest.com\/de\/pandas-read_sql-sql-sprache-mit-dieser-bibliothek-lesen\"]}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/\",\"name\":\"Weiterbildung Data Science | DataScientest.com\",\"description\":\"F\u00fchrender Anbieter von Schulungen im Bereich Data Science\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization\",\"name\":\"DataScientest\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png\",\"width\":301,\"height\":301,\"caption\":\"DataScientest\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN\",\"https:\/\/twitter.com\/DataScientest__\",\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/datascientest-germany\/\",\"https:\/\/www.tiktok.com\/@datascientest\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/19d5f7ade9407eb69af3bf6d1ae1731d\",\"name\":\"Melanie\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8d3d660a0698de06f13ecf4823519da1?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8d3d660a0698de06f13ecf4823519da1?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"Melanie\"},\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/author\/melaniekrause\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Pandas Read_SQL : SQL-Sprache mit dieser Bibliothek lesen","description":"Pandas Read_SQL: In der Python-Bibliothek Pandas kannst du die read_sql-Funktion verwenden, um SQL-Abfragen in eine Pandas-Datenframe zu laden. Dies erm\u00f6glicht es, Daten aus einer SQL-Datenbank abzurufen ...","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/datascientest.com\/de\/pandas-read_sql-sql-sprache-mit-dieser-bibliothek-lesen","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"Pandas Read_SQL : SQL-Sprache mit dieser Bibliothek lesen","og_description":"Pandas Read_SQL: Um funktionale Daten zu verwalten und zu analysieren, k\u00f6nnen Datenexperten eine Vielzahl von Tools verwenden. Dazu geh\u00f6ren auch SQL oder","og_url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/pandas-read_sql-sql-sprache-mit-dieser-bibliothek-lesen","og_site_name":"Weiterbildung Data Science | DataScientest.com","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN","article_published_time":"2023-10-20T20:43:25+00:00","article_modified_time":"2023-10-20T20:49:18+00:00","og_image":[{"width":1024,"height":563,"url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2023\/10\/Illu_BLOG__Pandas-Read_SQL.png","type":"image\/png"}],"author":"Melanie","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@DataScientest__","twitter_site":"@DataScientest__","twitter_misc":{"Verfasst von":"Melanie","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"5 Minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/pandas-read_sql-sql-sprache-mit-dieser-bibliothek-lesen#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/pandas-read_sql-sql-sprache-mit-dieser-bibliothek-lesen"},"author":{"name":"Melanie","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/19d5f7ade9407eb69af3bf6d1ae1731d"},"headline":"Pandas Read_SQL : SQL-Sprache mit dieser Bibliothek lesen","datePublished":"2023-10-20T20:43:25+00:00","dateModified":"2023-10-20T20:49:18+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/pandas-read_sql-sql-sprache-mit-dieser-bibliothek-lesen"},"wordCount":839,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization"},"articleSection":["SQL"],"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/datascientest.com\/de\/pandas-read_sql-sql-sprache-mit-dieser-bibliothek-lesen#respond"]}],"copyrightYear":"2023","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/pandas-read_sql-sql-sprache-mit-dieser-bibliothek-lesen","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/pandas-read_sql-sql-sprache-mit-dieser-bibliothek-lesen","name":"Pandas Read_SQL : SQL-Sprache mit dieser Bibliothek lesen","isPartOf":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website"},"datePublished":"2023-10-20T20:43:25+00:00","dateModified":"2023-10-20T20:49:18+00:00","description":"Pandas Read_SQL: In der Python-Bibliothek Pandas kannst du die read_sql-Funktion verwenden, um SQL-Abfragen in eine Pandas-Datenframe zu laden. Dies erm\u00f6glicht es, Daten aus einer SQL-Datenbank abzurufen ...","inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/datascientest.com\/de\/pandas-read_sql-sql-sprache-mit-dieser-bibliothek-lesen"]}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/","name":"Weiterbildung Data Science | DataScientest.com","description":"F\u00fchrender Anbieter von Schulungen im Bereich Data Science","publisher":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"de"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization","name":"DataScientest","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png","contentUrl":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png","width":301,"height":301,"caption":"DataScientest"},"image":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN","https:\/\/twitter.com\/DataScientest__","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/datascientest-germany\/","https:\/\/www.tiktok.com\/@datascientest"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/19d5f7ade9407eb69af3bf6d1ae1731d","name":"Melanie","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8d3d660a0698de06f13ecf4823519da1?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8d3d660a0698de06f13ecf4823519da1?s=96&d=mm&r=g","caption":"Melanie"},"url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/author\/melaniekrause"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/187052"}],"collection":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/67"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=187052"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/187052\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/187053"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=187052"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=187052"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=187052"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}