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标题: Python遇上SQL，于是一个好用的Python第三方库出现了 [打印本页]
作者: 大号在练葵花宝典    时间: 2022-6-23 14:31
标题: Python遇上SQL，于是一个好用的Python第三方库出现了
1. 演示数据

本文的所有演示数据，均是基于下方的四张表。下面这四张表大家应该不陌生，这就是网传50道经典MySQL面试题中使用到的几张原表。关于下方各表之间的关联关系，我就不给大家说明了，仔细观察字段名，应该就可以发现。
2. pandasql的使用

1）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，下方提供sqlite中常用函数大全，希望对你有帮助。
sqlite函数大全：http://suo.im/5DWraE
导入相关库：
  1. import pandas as pd
  2. from pandasql import sqldf
复制代码
 
2）声明全局变量的2种方式
① 在使用之前，声明该全局变量
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  2. df1 = pd.read_excel("student.xlsx")
  3. df2 = pd.read_excel("sc.xlsx")
  4. df3 = pd.read_excel("course.xlsx")
  5. df4 = pd.read_excel("teacher.xlsx")
  8. global df1
  9. global df2
  10. global df3
  11. global df4
  12. query1 = "select * from df1 limit 5"
  13. query2 = "select * from df2 limit 5"
  14. query3 = "select * from df3"
  15. query4 = "select * from df4"
  17. sqldf(query1)
  18. sqldf(query2)
  19. sqldf(query3)
  20. sqldf(query4)
复制代码
 
部分结果如下：

② 一次性声明好全局变量
  1. df1 = pd.read_excel("student.xlsx")
  2. df2 = pd.read_excel("sc.xlsx")
  3. df3 = pd.read_excel("course.xlsx")
  4. df4 = pd.read_excel("teacher.xlsx")
  6. pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
  8. query1 = "select * from df1 limit 5"
  9. query2 = "select * from df2 limit 5"
  10. query3 = "select * from df3"
  11. query4 = "select * from df4"
  13. sqldf(query1)
  14. sqldf(query2)
  15. sqldf(query3)
  16. sqldf(query4)
复制代码
 
部分结果如下：

3）写几个简单的SQL语句
① 查看sqlite的版本
  1. student = pd.read_excel("student.xlsx")
  2. pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
  3. query1 = """
  4.     select sqlite_version(*)
  5. """
  6. pysqldf(query1)
复制代码
 
结果如下：

② where筛选
  1. student = pd.read_excel("student.xlsx")
  2. pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
  3. query1 = """
  4.     select *
  5.     from student
  6.     where strftime('%Y-%m-%d',sage) = '1990-01-01'
  7. """
  8. pysqldf(query1)
复制代码
 
结果如下：

③ 多表连接
  1. student = pd.read_excel("student.xlsx")
  2. sc = pd.read_excel("sc.xlsx")
  5. pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
  6. query2 = """
  7.     select *
  8.     from student s
  9.     join sc on s.sid = sc.sid
  10. """
  11. pysqldf(query2)
复制代码
 
部分结果如下：

④ 分组聚合
  1. student = pd.read_excel("student.xlsx")
  2. sc = pd.read_excel("sc.xlsx")
  5. pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
  6. query2 = """
  7.     select s.sname as 姓名,sum(sc.score) as 总分
  8.     from student s
  9.     join sc on s.sid = sc.sid
  10.     group by s.sname
  11. """
  12. pysqldf(query2)
复制代码
 
结果如下：

⑤ union查询
  1. student = pd.read_excel("student.xlsx")
  2. pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
  3. query1 = """
  4.     select *
  5.     from student
  6.     where strftime('%Y-%m',sage) = '1990-01'
  7.     union
  8.     select *
  9.     from student
  10.     where strftime('%Y-%m',sage) = '1990-12'
  11. """
  12. pysqldf(query1)
复制代码
 
结果如下：


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