Chuyển đổi SQLAlchemy ORM thành gấu trúc DataFrame

Chủ đề này đã không được giải quyết trong một thời gian, ở đây hoặc ở nơi khác. Có giải pháp nào chuyển đổi SQLAlchemy <Query object>thành DataFrame gấu trúc không?

Pandas có khả năng sử dụng pandas.read_sqlnhưng điều này yêu cầu sử dụng SQL thô. Tôi có hai lý do để muốn tránh nó: 1) Tôi đã có tất cả mọi thứ bằng cách sử dụng ORM (một lý do chính đáng trong và của chính nó) và 2) Tôi đang sử dụng danh sách python như một phần của truy vấn (ví dụ: .db.session.query(Item).filter(Item.symbol.in_(add_symbols)ở đâu Itemlà lớp mô hình của tôi và add_symbolslà một danh sách). Đây là tương đương với SQL SELECT ... from ... WHERE ... IN.

Có bất cứ điều gì có thể?

Dưới đây sẽ hoạt động trong hầu hết các trường hợp:

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

Xem pandas.read_sqltài liệu để biết thêm thông tin về các thông số.

Chỉ để làm rõ hơn điều này cho các lập trình viên gấu trúc mới làm quen, đây là một ví dụ cụ thể,

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

Ở đây, chúng tôi chọn một đơn khiếu nại từ bảng khiếu nại (mô hình sqlalchemy là Khiếu nại) với id = 2

Giải pháp đã chọn không phù hợp với tôi, vì tôi liên tục gặp lỗi

AttributeError: Đối tượng 'AnnotatedSelect' không có thuộc tính 'low'

Tôi thấy những điều sau đây đã hoạt động:

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

Nếu bạn muốn biên dịch một truy vấn với các tham số và đối số phương ngữ cụ thể, hãy sử dụng một cái gì đó như sau:

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

from sqlalchemy import Column, Integer, String, create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

engine = create_engine('postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/DB', echo=False)
Base = declarative_base(bind=engine)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

conn = session.bind

class DailyTrendsTable(Base):

    __tablename__ = 'trends'
    __table_args__ = ({"schema": 'mf_analysis'})

    company_code = Column(DOUBLE_PRECISION, primary_key=True)
    rt_bullish_trending = Column(Integer)
    rt_bearish_trending = Column(Integer)
    rt_bullish_non_trending = Column(Integer)
    rt_bearish_non_trending = Column(Integer)
    gen_date = Column(Date, primary_key=True)

df_query = select([DailyTrendsTable])

df_data = pd.read_sql(rt_daily_query, con = conn)