Pandas执行SQL操作

我们知道，使用 SQL 语句能够完成对 table 的增删改查操作，Pandas 同样也可以实现 SQL 语句的基本功能。本节主要讲解 Pandas 如何执行 SQL 操作。

首先加载一个某连锁咖啡厅地址分布的数据集，通过该数据集对本节内容进行讲解。

import pandas as pd
url = 'C:/Users/Administrator/Desktop/coffee/kafei.xlsx'
coffee_df=pd.read_excel(url)
coffee_df.head()

输出结果如下：

SELECT

在 SQL 中，SELECT 查询语句使用,把要查询的每个字段分开，当然您也可以使用*来选择所有的字段。如下所示：

对于 Pandas 而言，要完成 SELECT 查询，需要把数据集每一列（columns）的名称传递给 DataFrame 对象。如下所示：

下面代码是 Pandas 执行 SELECT 查询的完整程序：

import pandas as pd
url = 'C:/Users/Administrator/Desktop/coffee/kafei.xlsx'
coffee_df=pd.read_excel(url)
#只查看尾3行
coffee_df[['address', 'category', 'id', 'tel']].tail(3)

输出结果如下：

假如您传入的是一个空列表， 那最终结果将输出所有的行索引标签。

WHERE

SQL 中的条件查询是通过 WHERE 子句完成的。格式如下所示：

然而 DataFrame 可以通过多种方式实现条件筛选，最直观的方法是通过布尔索引：

完整程序如下：

import pandas as pd
url = 'C:/Users/Administrator/Desktop/coffee/kafei.xlsx'
coffee_df=pd.read_excel(url)
coffee_df[coffee_df['tel'] == '400-010-0100'].head(5)

输出结果如下：

上面的语句通过布尔运算将 True 或 False 对象传递给 DataFrame 对象，然后返回所有为 True 的行。

GroupBy

在 SQL 语句中，通过 GroupBy 操作可以获取 table 中一组记录的计数。示例如下：

而 Pandas 可通过以下代码实现：

完整的程序如下所示：

import pandas as pd
url = 'C:/Users/Administrator/Desktop/coffee/kafei.xlsx'
coffee_df=pd.read_excel(url)
print(coffee_df.groupby('id').size())

输出结果：

LIMIT

在 SQL 中，LIMIT 语句主要起到限制作用，比如查询前 n 行记录：

而在 Pandas 中，您可以通过 head() 来实现（默认前 5 行），示例如下：

import pandas as pd
url = 'C:/Users/Administrator/Desktop/coffee/kafei.xlsx'
coffee_df=pd.read_excel(url)
coffee_df[['address',  'tel']].head(3)

输出结果：

本节主要通过对比的方式对 SQL 和 Pandas 做了简单讲解，希望对您有所帮助。