当pandas撞上了sql,于是一个强大的pandasql库产生了!
Posted 黄至尊qwe
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了当pandas撞上了sql,于是一个强大的pandasql库产生了!相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1. 演示数据
本文的所有演示数据,均是基于下方的四张表。下面这四张表大家应该不陌生,这就是网传50道经典mysql面试题
中使用到的几张原表。关于下方各表之间的关联关系,我就不给大家说明了,仔细观察字段名,应该就可以发现。
2. pandasql的使用
1)简介
pandas
中的DataFrame是一个二维表格,数据库中的表也是一个二维表格,因此在pandas中使用sql语句
就显得水到渠成,pandasql使用SQLite作为其操作数据库,同时Python自带SQLite模块
,不需要安装,便可直接使用。
这里有一点需要注意的是
:使用pandasql读取DataFrame中日期格式的列,默认会读取年月日、时分秒,因此我们要学会使用sqlite中的日期处理函数,方便我们转换日期格式,下方提供sqlite中常用函数大全,希望对你有帮助。
sqlite函数大全:http://suo.im/5DWraE
导入相关库:
import pandas as pd
from pandasql import
2)声明全局变量的2种方式
- ① 在使用之前,声明该全局变量;
- ② 一次性声明好全局变量;
① 在使用之前,声明该全局变量
df1 = pd.read_excel("student.xlsx")
df2 = pd.read_excel("sc.xlsx")
df3 = pd.read_excel("course.xlsx")
df4 = pd.read_excel("teacher.xlsx")
global df1
global df2
global df3
global df4
query1 = "select * from df1 limit 5"
query2 = "select * from df2 limit 5"
query3 = "select * from df3"
query4 = "select * from df4"
sqldf(query1)
sqldf(query2)
sqldf(query3)
sqldf(query4)
部分结果如下:
② 一次性声明好全局变量
df1 = pd.read_excel("student.xlsx")
df2 = pd.read_excel("sc.xlsx")
df3 = pd.read_excel("course.xlsx")
df4 = pd.read_excel("teacher.xlsx")
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
query1 = "select * from df1 limit 5"
query2 = "select * from df2 limit 5"
query3 = "select * from df3"
query4 = "select * from df4"
sqldf(query1)
sqldf(query2)
sqldf(query3)
sqldf(query4)
部分结果如下:
3)写几个简单的SQL语句
① 查看sqlite的版本
student = pd.read_excel("student.xlsx")
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
query1 = """
select sqlite_version(*)
"""
pysqldf(query1)
结果如下:
② where筛选
student = pd.read_excel("student.xlsx")
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
query1 = """
select *
from student
where strftime(%Y-%m-%d,sage) = 1990-01-01
"""
pysqldf(query1)
结果如下:
③ 多表连接
student = pd.read_excel("student.xlsx")
sc = pd.read_excel("sc.xlsx")
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
query2 = """
select *
from student s
join sc on s.sid = sc.sid
"""
pysqldf(query2)
部分结果如下:
④ 分组聚合
student = pd.read_excel("student.xlsx")
sc = pd.read_excel("sc.xlsx")
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
query2 = """
select s.sname as 姓名,sum(sc.score) as 总分
from student s
join sc on s.sid = sc.sid
group by s.sname
"""
pysqldf(query2)
结果如下:
⑤ union查询
student = pd.read_excel("student.xlsx")
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
query1 = """
select *
from student
where strftime(%Y-%m,sage) = 1990-01
union
select *
from student
where strftime(%Y-%m,sage) = 1990-12
"""
pysqldf(query1)
结果如下:
以上是关于当pandas撞上了sql,于是一个强大的pandasql库产生了!的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Python应用实战-从pandas的角度来对比MySQL,教你如何更快更好的学习sql