我使用以下代码连接到Oracle数据库:
jar = ojdbc8.jar path
jvm_path = jvm.dll path
args = '-Djava.class.path=%s' % jar
jpype.startJVM(jvm_path, args)
con = jaydebeapi.connect("oracle.jdbc.driver.OracleDriver", url,[user, password], jar)
连接工作正常,但是数据以这种奇怪的格式返回。
pd.read_sql("SELECT * FROM table1", con)
产生
+---+-----------------+-----------------+-----------------+
| | (C,O,L,U,M,N,1) | (C,O,L,U,M,N,2) | (C,O,L,U,M,N,3) |
+---+-----------------+-----------------+-----------------+
| 1 | (t,e,s,t) | (t,e,s,t,2) | 1 |
+---+-----------------+-----------------+-----------------+
| 2 | (f,o,o) | (b,a,r) | 100 |
+---+-----------------+-----------------+-----------------+
数字和日期被正确导入,但varchar
列没有被正确导入。我试过不同的桌子,但都有这个问题。
我在任何地方都没见过这样的事。希望你能帮助我。
将jaydebeapi
与jpype
一起使用时,这似乎是一个问题。当连接到Oracle数据库时,我可以用与您相同的方式重现这一点(在我的案例中是Oracle 11gR2,但由于您使用的是ojdbc8.jar
,我想其他版本也会发生这种情况(。
有不同的方法可以解决这个问题:
更改连接
由于错误似乎只发生在特定的包组合中,因此最明智的做法是尽量避免这些错误,从而完全避免错误。
-
备选方案1:使用不带
jpype
的jaydebeapi
:如前所述,我只在使用
jaydebeapi
和jpype
时观察到这一点。然而,在我的情况下,根本不需要jpype
。我在本地有.jar
文件,没有它我的连接可以正常工作:import jaydebeapi as jdba import pandas as pd import os db_host = 'db.host.com' db_port = 1521 db_sid = 'YOURSID' jar=os.getcwd()+'/ojdbc6.jar' conn = jdba.connect('oracle.jdbc.driver.OracleDriver', 'jdbc:oracle:thin:@' + db_host + ':' + str(db_port) + ':' + db_sid, {'user': 'USERNAME', 'password': 'PASSWORD'}, jar ) df_jay = pd.read_sql('SELECT * FROM YOURSID.table1', conn) conn.close()
在我的情况下,这可以正常工作并创建数据帧。
-
备选方案2:改为使用
cx_Oracle
:如果我使用
cx_Oracle
连接到Oracle数据库:,也不会出现此问题import cx_Oracle import pandas as pd import os db_host = 'db.host.com' db_port = 1521 db_sid = 'YOURSID' dsn_tns = cx_Oracle.makedsn(db_host, db_port, db_sid) cx_conn = cx_Oracle.connect('USERNAME', 'PASSWORD', dsn_tns) df_cxo = pd.read_sql('SELECT * FROM YOURSID.table1', con=cx_conn) cx_conn.close()
注意:要使
cx_Oracle
工作,您必须安装并正确设置Oracle Instant Client(例如,请参阅Ubuntu的cx_Oracle文档(。
事后修复数据帧:
如果由于某种原因,您无法使用上述连接选项,您也可以转换数据帧。
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备选方案3:加入元组条目:
可以使用
''.join()
将元组转换为字符串。您需要对条目和列名执行此操作。# for all entries that are not None, join the tuples for col in df.select_dtypes(include=['object']).columns: df[col] = df[col].apply(lambda x: ''.join(x) if x is not None else x) # also rename the column headings in the same way df.rename(columns=lambda x: ''.join(x) if x is not None else x, inplace=True)
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备选方案4:更改列的数据类型:
通过将受影响列的
dtype
从object
更改为string
,所有条目也将被转换。请注意,这可能具有不想要的副作用,例如将None
值更改为字符串<N/A>
。此外,您必须分别重命名列标题,如上所述。for col in df.select_dtypes(include=['object']).columns: df[col] = df[col].astype('string') # again, rename headings df.rename(columns=lambda x: ''.join(x) if x is not None else x, inplace=True)
所有这些最终都应该产生或多或少相同的df
(除了dtypes
和可能替换的None
值(:
+---+---------+---------+---------+
| | COLUMN1 | COLUMN2 | COLUMN3 |
+---+---------+---------+---------+
| 1 | test | test2 | 1 |
+---+---------+---------+---------+
| 2 | foo | bar | 100 |
+---+---------+---------+---------+
尝试使用convertStrings参数启动JVM。
jpype.startJVM(jvm_path, args, convertStrings=True)
请参阅https://jpype.readthedocs.io/en/latest/userguide.html#string-详细信息转换