使用Python sqlite3模块如何将PRAGMA table_info()输出转为Pandas DataFrame

最简方案：直接用Pandas读取PRAGMA查询 #

很多人误以为PRAGMA不属于标准SQL就不能被read_sql系列方法识别，实际上只要数据库驱动能返回带列名的结构化结果，pandas就可以正常解析。SQLite的驱动对PRAGMA查询会返回带标准列名的结果集，所以不需要手动处理fetchall()返回的元组结构，直接把PRAGMA语句传给read_sql_query就能生成和命令行结构一致的DataFrame。
示例代码：

import pandas as pd
import sqlite3

conn = sqlite3.connect("目标数据库文件路径.db")
# 直接传入PRAGMA查询语句即可
table_info_df = pd.read_sql_query("PRAGMA table_info('mytable')", conn)
conn.close()

生成的DataFrame列名完全对齐SQLite命令行的输出结构，依次为：

• cid 字段序号
• name 字段名
• type 字段类型
• notnull 非空约束标识（1代表是，0代表否）
• dflt_value 字段默认值
• pk 主键标识（1代表是，0代表否）

备选方案：手动构造DataFrame #

如果已经通过原生sqlite3接口执行查询拿到了结果列表，可以手动指定固定列名生成DataFrame：

conn = sqlite3.connect("目标数据库文件路径.db")
info = conn.execute("PRAGMA table_info('mytable')").fetchall()
conn.close()

# 按照SQLite返回的固定列结构定义列名
columns = ["cid", "name", "type", "notnull", "dflt_value", "pk"]
table_info_df = pd.DataFrame(info, columns=columns)

实用提示 #

• 该方法对其他返回结构化结果的PRAGMA语句同样有效，比如PRAGMA index_list('mytable')、PRAGMA foreign_key_list('mytable')都可以直接传给read_sql_query获取DataFrame
• 动态传入表名时不要直接拼接字符串到查询语句中，避免SQL注入风险
• 不需要对PRAGMA语句做特殊格式改造，写法和SQLite命令行里保持一致即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者a11