Pandas SQL操作

Pandas SQL操作的具体实例

由于许多潜在的Pandas用户都对SQL有所了解，因此本页面旨在提供一些示例说明如何使用Pandas执行各种SQL操作。

importpandasaspdurl='https://raw.github.com/pandasdev/pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv'tips=pd.read_csv(url)printtips.head()

运行结果如下：

total_billtipsexsmokerdaytimesize016.991.01FemaleNoSunDinner2110.341.66MaleNoSunDinner3221.013.50MaleNoSunDinner3323.683.31MaleNoSunDinner2424.593.61FemaleNoSunDinner4

查询

在SQL中，选择是使用您选择的列的逗号分隔列表（或使用*来选择所有列）来完成的：

SELECTtotal_bill,tip,smoker,timefromtipsLIMIT5;

使用Pandas，通过将列名称列表传递到DataFrame来完成列选择：

tips[['total_bill','tip','smoker','time']].head(5)

让我们看一个完整的实例：

importpandasaspdurl='https://raw.github.com/pandasdev/pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv'tips=pd.read_csv(url)printtips[['total_bill','tip','smoker','time']].head(5)

运行结果如下：

total_billtipsmokertime016.991.01NoDinner110.341.66NoDinner221.013.50NoDinner323.683.31NoDinner424.593.61NoDinner

调用不带列名列表的DataFrame将显示所有列（类似于SQL的*）。

WHERE条件查询

通过WHERE子句在SQL中进行过滤。

SELECT*fromtipsWHEREtime='Dinner'LIMIT5;

DataFrame可以通过多种方式进行过滤。最直观的方法是使用布尔索引。

tips[tips['time']=='Dinner'].head(5)

我们来看一个完整的实例

importpandasaspdurl='https://raw.github.com/pandasdev/pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv'tips=pd.read_csv(url)printtips[tips['time']=='Dinner'].head(5)

运行结果如下：

total_billtipsexsmokerdaytimesize016.991.01FemaleNoSunDinner2110.341.66MaleNoSunDinner3221.013.50MaleNoSunDinner3323.683.31MaleNoSunDinner2424.593.61FemaleNoSunDinner4

上面的语句将一系列True / False对象传递给DataFrame，并返回所有带有True的行。

GroupBy分组

此操作获取整个数据集中每个组中的记录数。例如查询性别分组和数量：

SELECTsex,count(*)fromtipsGROUPBYsex;

在Pandas是如下操作：

tips.groupby('sex').size()

我们来看一个完整的实例

importpandasaspdurl='https://raw.github.com/pandasdev/pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv'tips=pd.read_csv(url)printtips.groupby('sex').size()

运行结果如下：

sexFemale87Male157dtype:int64

查询N行数量

SQL 使用LIMIT返回N行：

SELECT*fromtipsLIMIT5;

在Pandas中操作如下：

tips.head(5)

我们来看一个完整的实例

importpandasaspdurl='https://raw.github.com/pandas-dev/pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv'tips=pd.read_csv(url)tips=tips[['smoker','day','time']].head(5)printtips

运行结果如下：

smokerdaytime0NoSunDinner1NoSunDinner2NoSunDinner3NoSunDinner4NoSunDinner