验证码: 看不清楚,换一张 查询 注册会员,免验证
  • {{ basic.site_slogan }}
  • 打开微信扫一扫,
    您还可以在这里找到我们哟

    关注我们

Pandas与SQL怎么整合使用

阅读:1006 来源:乙速云 作者:代码code

Pandas与SQL怎么整合使用

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。

导入相关库:

import pandas as pd
from pandasql import sqldf

声明全局变量的2种方式

  • 在使用之前,声明该全局变量;

  • 一次性声明好全局变量;

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:

Pandas与SQL怎么整合使用

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:

Pandas与SQL怎么整合使用

写几个简单的SQL语句

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:

Pandas与SQL怎么整合使用

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:

Pandas与SQL怎么整合使用

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:

Pandas与SQL怎么整合使用

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:

Pandas与SQL怎么整合使用

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:

Pandas与SQL怎么整合使用

分享到:
*特别声明:以上内容来自于网络收集,著作权属原作者所有,如有侵权,请联系我们: hlamps#outlook.com (#换成@)。
相关文章
{{ v.title }}
{{ v.description||(cleanHtml(v.content)).substr(0,100)+'···' }}
你可能感兴趣
推荐阅读 更多>