• 0

  • 0

如何在Pandas中实现类似于SQL查询的数据操作?

1星期前

介绍

SQL 的神奇之处在于其易于学习,而它之所以如此容易学习的原因主要是代码语法非常直观。

但是,与SQL相比,Pandas 就不那么直观了,尤其是在我们先用的是SQL,再转向 Pandas 时,这种感觉尤为强烈。

那么,我们是不是应该思考在 SQL 中进行的数据操作,能不能在 Pandas 实现?

基于以上目标,本文可以作为一个在Pandas中编写SQL查询的指南。

目录

  • 选择行
  • 组合表格
  • 筛选表
  • 排序值
  • 聚合函数

1. 选择行

  • SELECT * FROM

如果要选择整个表,只需调用表的名称:

# SQL
SELECT * FROM table_df

# Pandas
table_df
  • SELECT a, b FROM

如果要从表中选择特定列,请在双括号中列出要的列:

# SQL
SELECT column_a, column_b FROM table_df

# Pandas
table_df[['column_a', 'column_b']]
  • SELECT DISTINCT

只需使用 .drop\u duplicates()即可获得不同的值:

# SQL
SELECT DISTINCT column_a FROM table_df

# Pandas
table_df['column_a'].drop_duplicates()
  • SELECT a as b

如果要重命名列,请使用 .rename()

# SQL
SELECT column_a as Apple, column_b as Banana FROM table_df

# Pandas
table_df[['column_a', 'column_b']].rename(columns={'column_a':
'Apple', 'column_b':'Banana'})
  • SELECT CASE WHEN

对于"SELECT CASE WHEN"的等效项,可以使用 np.select(), 其中首先指定每个选项的选择和值。

# SQL
SELECT CASE WHEN column_a > 30 THEN "Large"
            WHEN column_a <= 30 THEN "Small"
            END AS Size
FROM table_df

# Pandas
conditions = [table_df['column_a']>30, table_df['column_b']<=30]
choices = ['Large', 'Small']
table_df['Size'] = np.select(conditions, choices)

2. 组合表格

  • INNER/LEFT/RIGHT JOIN

只需使用 .merge()来连接表,就可以使用“how”参数指定它是 LEFT、RIGHT、 INNER 或者 OUTER联接。

# SQL
SELECT * FROM table_1 t1
         LEFT JOIN table_2 t1 on t1.lkey = t2.rkey 

# Pandas
table_1.merge(table_2, left_on='lkey', right_on='rkey', how='left')
  • UNION ALL

只需使用 pd.concat()

# SQL
SELECT * FROM table_1
UNION ALL
SELECT * FROM table_2

# Pandas
final_table = pd.concat([table_1, table_2])

3. 筛选表

  • SELECT WHERE

在筛选数据帧时,与在 SQL 中使用 WHERE 子句的方式相同时,只需在方括号中定义条件:

# SQL
SELECT * FROM table_df WHERE column_a = 1

# Pandas
table_df[table_df['column_a'] == 1]
  • SELECT column_a WHERE column_b

如果要从表中选择某个列并筛选其他列,请按照以下格式操作:

# SQL
SELECT column_a FROM table_df WHERE column_b = 1

# Pandas
table_df[table_df['column_b']==1]['column_a']
  • SELECT WHERE AND

如果要按多个条件进行筛选,只需将每个条件换在括号中,并使用"&"分隔每个条件。

# SQL
SELECT * FROM table_df WHERE column_a = 1 AND column_b = 2

# Pandas
table_df[(table_df['column_a']==1) & (table_df['column_b']==2)]
  • SELECT WHERE LIKE

SQL 中的 LIKE 等效项是 .str.contains()。如果要应用大小写不敏感,只需在参数中添加 case=False。

# SQL
SELECT * FROM table_df WHERE column_a LIKE '%ball%'

# Pandas
table_df[table_df['column_a'].str.contains('ball')]
  • SELECT WHERE column IN()

SQL 中 IN() 的等效项为 .isin()

# SQL
SELECT * FROM table_df WHERE column_a IN('Canada', 'USA')

# Pandas
table_df[table_df['column_a'].isin(['Canada', 'USA'])]

4.排序值

  • ORDER BY one column

在SQL中,ORDER BY 的等同于 .sort_values()。使用 'ascending' 参数指定是按升序还是降序对值排序,默认值与 SQL 一样升序。

# SQL
SELECT * FROM table_df ORDER BY column_a DESC

# Pandas
table_df.sort_values('column_a', ascending=False)
  • ORDER BY multiple columns

如果要按多个列排序,可以列出括号中的列,并在括号中的 “ascending” 参数中指定排序方向。请确保遵循列出的列的相应顺序。

# SQL
SELECT * FROM table_df ORDER BY column_a DESC, column_b ASC

# Pandas
table_df.sort_values(['column_a', 'column_b'], ascending=[False, True])

5.聚合函数

  • COUNT DISTINCT

聚合函数有一个通用模式。

要复制 COUNT DISTINCT,只需使用 .groupby()和.nunique()

# SQL
SELECT column_a, COUNT DISTINCT(ID) 
FROM table_df
GROUP BY column_a

# Pandas
table_df.groupby('column_a')['ID'].nunique()
  • SUM
# SQL
SELECT column_a, SUM(revenue) 
FROM table_df
GROUP BY column_a 

# Pandas
table_df.groupby(['column_a', 'revenue']).sum()
  • AVG
# SQL
SELECT column_a, AVG(revenue) 
FROM table_df
GROUP BY column_a

# Pandas
table_df.groupby('column_a')['revenue'].mean()

总结

Pandas无疑是一个强大的Python数据分析库,但是它也不是无所不能,对于某些操作并不具体和方便。

以上的操作可以帮助大家更好地在Pandas中实现一些SQL查询的实用操作,大家赶紧玩起来~

如果觉得文章有用,记得多多点赞分享哈~

免责声明:文章版权归原作者所有,其内容与观点不代表Unitimes立场,亦不构成任何投资意见或建议。

程序员

0

相关文章推荐

未登录头像

暂无评论