如何用Python的Polars库读取SQL Server数据及解决转换报错

一、解决from_pandas()报错问题 #

报错ModuleNotFoundError: pd.Series requires 'pandas' module to be installed，即使已安装pandas，大概率是环境检测或版本兼容问题，按以下步骤排查：

1. 确认运行环境与依赖安装环境一致
   在代码开头添加验证代码，确认当前环境能正确识别pandas：

import pandas as pd
print(pd.__version__)  # 应输出1.5.3，与你提供的版本一致

如果输出异常，说明代码运行的虚拟环境与安装依赖的环境不匹配，需切换到正确环境重新运行。

2. 升级Polars到最新稳定版
   旧版本Polars可能存在依赖检测bug，执行升级命令：

pip install --upgrade polars

3. 使用PyArrow转换方式
   尝试通过PyArrow中转转换，绕过Polars对pandas的直接检测：

pl_df = pl.from_pandas(df, use_pyarrow=True)

二、直接用Polars读取SQL Server数据的方法 #

无需通过Pandas中转，Polars支持直接读取SQL查询结果，推荐两种方式：

方式1：使用ConnectorX（已安装） #

ConnectorX是Polars推荐的高效SQL数据读取工具，需将连接字符串调整为ConnectorX支持的格式：

import polars as pl

query = '''
SELECT DISTINCT TOP 4
    rrs.Name as 'Risk Run Name',
    rds.id as RiskDataSetID
FROM nier..RiskDataSet rds
LEFT JOIN nier..RiskResultSet rrs ON rds.id = rrs.RiskDataSetID
WHERE ismonthly = 0
AND ParentID IS NULL
AND NoLossForCMLCorp = 1
ORDER BY 2 DESC
'''

# Windows认证的ConnectorX连接字符串
conn_uri = "mssql://@PLA1SQL01\\AAMGRID1PRD/NIER?trusted_connection=yes&driver=SQL+Server"
pl_df = pl.read_sql(query, conn_uri)

方式2：使用SQLAlchemy引擎 #

结合SQLAlchemy创建连接引擎，再传给Polars的read_sql：

import polars as pl
from sqlalchemy import create_engine

# SQLAlchemy的Windows认证连接字符串
engine = create_engine("mssql+pyodbc://PLA1SQL01\\AAMGRID1PRD/NIER?trusted_connection=yes&driver=SQL+Server")
pl_df = pl.read_sql(query, engine)

注意：连接字符串中的driver需与系统中安装的ODBC驱动名称一致，若使用最新的ODBC Driver 17 for SQL Server，需将driver=SQL+Server改为driver=ODBC+Driver+17+for+SQL+Server。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者db0