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；
  
• ② 一次性声明好全局变量；
  

① 在使用之前，声明该全局变量

1. Python学习交流裙：279199867 ###
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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