pandas.read_sql retourne le type d'objet série au lieu du type sql

Question

J'ai une requête oracle simple pour récupérer des données en joignant deux tables.

Requête :

select a.col1,b.col2 
from table_a a,table_b b 
where key = 'some_key' and a.id = b.id

En utilisant cette requête dans le pandas.read_sql méthode

pandas.read_sql(query,connection_object)

Dans le cadre de données résultant, les types de col1 et col2 sont des objets de série au lieu d'Oracle ou du type équivalent en python.

Ma question est de savoir dans quel scénario pandas.read_sql() renvoie un objet de série au lieu du type réel ?

Answer 1

Je ne peux pas le reproduire :

Oracle :

create table tab1 (id number, col1 number);
create table tab2 (id number, col2 varchar2(10));

insert into tab1 values(1, 10);
insert into tab1 values(2, 11);
insert into tab1 values(3,12);

insert into tab2 values(1,'aaa');
insert into tab2 values(2,'bbb');
insert into tab2 values(3,'ccc');

commit;

Python :

import pandas as pd
import cx_Oracle
from sqlalchemy import types, create_engine

usr = 'ora_user'
pwd = 'ora_pwd'
tns = """
  (DESCRIPTION =
    (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = test-rac-scan.wirecard.sys)(PORT = 1521))
    (CONNECT_DATA =
      (SERVER = DEDICATED)
      (SERVICE_NAME = <MY_SERVICE_NAME>.wirecard)
    )
  )
"""

qry = """
select a.col1,b.col2
from tab1 a, tab2 b
where a.id = b.id
"""

engine = create_engine('oracle+cx_oracle://%s:%s@%s' % (usr, pwd, tns))    
df = pd.read_sql(qry, engine)

Résultat :

In [12]: df
Out[12]:
   col1 col2
0    10  aaa
1    11  bbb
2    12  ccc

In [13]: df.dtypes
Out[13]:
col1     int64     # <-------- NOTE !
col2    object
dtype: object

Les versions du module :

In [14]: cx_Oracle.__version__
Out[14]: '5.3'

In [15]: pd.__version__
Out[15]: '0.19.2'

In [17]: sqlalchemy.__version__
Out[17]: '1.1.5'

UPDATE :

chaque colonne de DataFrame est un objet de type Pandas.Series - cela n'a rien à voir avec le dtype de la colonne :

In [50]: type(df['col1'])
Out[50]: pandas.core.series.Series

In [51]: type(df['col2'])
Out[51]: pandas.core.series.Series

In [52]: type(df)
Out[52]: pandas.core.frame.DataFrame

Si vous voulez vérifier un dtype (analogue au type de données de la colonne Oracle) utiliser DataFrame.dtypes attribut :

In [53]: df.dtypes
Out[53]:
col1    float64
col2     object
dtype: object