SQLAlchemy ORMからpandas DataFrameへの変換

このトピックは、しばらくの間、ここまたは他の場所で扱われていません。SQLAlchemy <Query object>をpandas DataFrameに変換するソリューションはありますか？

パンダには使用する機能がありますpandas.read_sqlが、これには生のSQLを使用する必要があります。私はそれを回避したい2つの理由があります：1）ORMを使用してすべてを既に持っています（それ自体に正当な理由）および2）クエリの一部としてpythonリストを使用しています（例：モデルクラスは.db.session.query(Item).filter(Item.symbol.in_(add_symbols)どこですか）Itemとadd_symbolsリストです）。これはSQLに相当しますSELECT ... from ... WHERE ... IN。

何か可能ですか？

以下はほとんどの場合に機能するはずです：

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

pandas.read_sqlパラメータの詳細については、ドキュメントを参照してください。

初心者のパンダプログラマのためにこれをより明確にするために、ここに具体例を示します。

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

ここでは、id = 2の苦情テーブル（sqlalchemyモデルは苦情）から苦情を選択します。

何度もエラーが発生するため、選択したソリューションはうまくいきませんでした

AttributeError： 'AnnotatedSelect'オブジェクトに 'lower'属性がありません

私は以下がうまくいったことを発見しました：

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

パラメータと方言固有の引数を使用してクエリをコンパイルする場合は、次のようなものを使用します。

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)