Pandas与SQL的超强结合，爆赞！转载

我明白了人生短暂，我在学习Python！

本文中的所有演示数据都基于下面的四个表。以下四个表您应该不会陌生，它们是 网传50道经典MySQL面试题 I中使用的几个原始表不会解释下面这些表之间的相关性，因为仔细查看字段名称就会发现它们之间的相关性。

简介

pandas 中的DataFrame是二维表，数据库中的表也是二维表，所以pandas中使用 sql语句 它看起来像是防水的，它看起来像是防水的。它看起来像是水密的，pandasql使用SQLite作为其运行数据库，作为其运行数据库，而作为其运行数据库，而Python自带 SQLite模块 它不需要安装，可以直接使用。无需安装即可直接使用。

这里要注意的是，这里要注意的一点是，这里要注意的一点是 ：使用pandasql读取DataFrame在列的日期格式中，将默认读取年、月、日、小时、分钟和秒，因此我们必须学习使用sqlite中的日期处理函数中的日期处理函数sqlite我希望这本常用函数的书对你有帮助。我希望你会发现它是有用的。我希望它会对你有所帮助。

sqlite完整的功能列表。函数的完整列表。 http://suo.im/5DWraE

正在导入相关库。导入相关的库。导入相关库。导入相关的库。

import pandas as pd  
from pandasql import sqldf

声明全局变量的声明全局变量2种方式

• 在使用全局变量之前声明它。在使用全局变量之前声明它。在使用之前声明全局变量。在使用之前声明全局变量。

• 一次声明一个全局变量。一劳永逸地声明全局变量。声明一次全局变量。声明一次全局变量。

在使用之前声明此全局变量在使用之前声明全局变量在使用之前声明全局变量在使用它之前声明全局变量

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。部分研究结果如下。下面列出了一些结果。一些结果如下所示。

一次声明一个全局变量一次声明一次全局变量一次声明全局变量一次

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。部分研究结果如下。下面列出了一些结果。一些结果如下所示。

写几个简单的写几个简单的写几个简单的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)

研究结果如下。研究研究结果如下。研究研究结果如下。研究研究结果如下。研究结果如下：

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)

研究结果如下。研究研究结果如下。研究研究结果如下。研究研究结果如下。研究结果如下：

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。部分研究结果如下。下面列出了一些结果。一些结果如下所示。

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)

研究结果如下。研究研究结果如下。研究研究结果如下。研究研究结果如下。研究结果如下：

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)

研究结果如下。研究研究结果如下。研究研究结果如下。研究研究结果如下。研究结果如下：

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