使用Pandas从SQLite表创建DataFrame时为何抛出NotImplementedError？

问题出在pd.read_sql_table()的使用限制上——这个方法只支持SQLAlchemy提供的连接对象，并不兼容sqlite3原生的连接实例，所以你用sqlite3直接创建的connection会触发这个异常。

给你两种可行的解决办法：

方法一：改用pd.read_sql_query() #

直接编写查询语句，配合sqlite3原生连接使用，这是最直接的修改方式：

import pandas as pd
import sqlite3 as sq

with sq.connect("master.db") as con:
    table = "personal"
    # 直接执行SELECT查询获取整张表数据
    df = pd.read_sql_query(f"SELECT * FROM {table}", con)

如果你的表名包含特殊字符（比如空格、关键字），建议用参数化方式避免语法问题：

df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM ?", con, params=(table,))

方法二：使用SQLAlchemy连接 #

如果坚持想用read_sql_table()，可以通过SQLAlchemy创建连接引擎，Pandas对这种连接支持良好：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 创建SQLite引擎，路径和sqlite3一致
engine = create_engine("sqlite:///master.db")

# 方式1：用上下文管理器管理连接
with engine.connect() as con:
    df = pd.read_sql_table("personal", con)

# 方式2：直接传入引擎（Pandas会自动处理连接）
df = pd.read_sql_table("personal", engine)

两种方法都能正常读取SQLite表数据，根据自己的习惯选择即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anton