Pandas DataFrame 作为参数传递给 SQL 查询的 read_sql_query 函数

在 SQL 查询中使用 read_sql_query 函数时，可以将一个 DataFrame 作为参数传递给该函数，然后在查询语句中使用该 DataFrame。

以下是一个使用 read_sql_query 函数的示例：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 创建一个连接到数据库的引擎
engine = create_engine('sqlite:///mydatabase.db')

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name': ['John', 'Jane', 'Mike']})

# 将 DataFrame 中的数据写入数据库中的一个表中
df.to_sql('mytable', engine, if_exists='replace')

# 使用 read_sql_query 函数查询数据库，并将 DataFrame 作为参数传递
query = 'SELECT * FROM mytable WHERE id IN (SELECT id FROM mytable WHERE name = :name)'
result_df = pd.read_sql_query(query, engine, params={'name': 'John'})

# 打印查询结果
print(result_df)

在这个示例中，首先我们创建了一个连接到数据库的引擎。然后，我们创建了一个 DataFrame，并使用 to_sql 函数将 DataFrame 中的数据写入数据库中的一个表中。

接下来，我们使用 read_sql_query 函数查询数据库，并将 DataFrame 作为参数传递给该函数。在查询语句中，我们使用了一个子查询来获取具有特定名称的行的 ID，并使用这些 ID 来选择具有相同 ID 的行。

最后，我们打印了查询结果，它将是一个包含所有满足查询条件的行的 DataFrame。