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人生苦短，我學(xué)Python！

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本文的所有演示數(shù)據(jù)，均是基于下方的四張表。下面這四張表大家應(yīng)該不陌生，這就是網(wǎng)傳50道經(jīng)典MySQL面試題中使用到的幾張?jiān)?。關(guān)于下方各表之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，我就不給大家說明了，仔細(xì)觀察字段名，應(yīng)該就可以發(fā)現(xiàn)。

簡介

pandas中的DataFrame是一個二維表格，數(shù)據(jù)庫中的表也是一個二維表格，因此在pandas中使用sql語句就顯得水到渠成，pandasql使用SQLite作為其操作數(shù)據(jù)庫，同時(shí)Python自帶SQLite模塊，不需要安裝，便可直接使用。

這里有一點(diǎn)需要注意的是：使用pandasql讀取DataFrame中日期格式的列，默認(rèn)會讀取年月日、時(shí)分秒，因此我們要學(xué)會使用sqlite中的日期處理函數(shù)，方便我們轉(zhuǎn)換日期格式，下方提供sqlite中常用函數(shù)大全，希望對你有幫助。

sqlite函數(shù)大全：http://suo.im/5DWraE

導(dǎo)入相關(guān)庫：

import pandas as pd  
from pandasql import sqldf

聲明全局變量的2種方式

• 在使用之前，聲明該全局變量；
• 一次性聲明好全局變量；

在使用之前，聲明該全局變量

df1 = pd.read_excel("student.xlsx")
df2 = pd.read_excel("sc.xlsx")
df3 = pd.read_excel("course.xlsx")
df4 = pd.read_excel("teacher.xlsx")
global df1
global df2
global df3
global df4
query1 = "select * from df1 limit 5"
query2 = "select * from df2 limit 5"
query3 = "select * from df3"
query4 = "select * from df4"
sqldf(query1)
sqldf(query2)
sqldf(query3)
sqldf(query4)

部分結(jié)果如下：

一次性聲明好全局變量

df1 = pd.read_excel("student.xlsx")  
df2 = pd.read_excel("sc.xlsx")  
df3 = pd.read_excel("course.xlsx")  
df4 = pd.read_excel("teacher.xlsx")  
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())  
query1 = "select * from df1 limit 5"  
query2 = "select * from df2 limit 5"  
query3 = "select * from df3"  
query4 = "select * from df4"  
sqldf(query1)  
sqldf(query2)  
sqldf(query3)  
sqldf(query4)

部分結(jié)果如下：

寫幾個簡單的SQL語句

查看sqlite的版本

student = pd.read_excel("student.xlsx")  
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())  
query1 = """  
   select sqlite_version(*)  
"""  
pysqldf(query1)

結(jié)果如下：

where篩選

student = pd.read_excel("student.xlsx")  
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())  
query1 = """  
    select *    
    from student    
   where strftime('%Y-%m-%d',sage) = '1990-01-01'  
"""  
pysqldf(query1)

結(jié)果如下：

多表連接

student = pd.read_excel("student.xlsx")  
sc = pd.read_excel("sc.xlsx")  
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())  
query2 = """  
   select *  
   from student s  
   join sc on s.sid = sc.sid  
"""  
pysqldf(query2)

部分結(jié)果如下：

分組聚合

student = pd.read_excel("student.xlsx")  
sc = pd.read_excel("sc.xlsx")  
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())  
query2 = """  
   select s.sname as 姓名,sum(sc.score) as 總分  
   from student s  
   join sc on s.sid = sc.sid  
   group by s.sname  
"""  
pysqldf(query2)

結(jié)果如下：

union查詢

student = pd.read_excel("student.xlsx")  
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())  
query1 = """  
    select *    
    from student    
   where strftime('%Y-%m',sage) = '1990-01'  
   union  
    select *    
    from student    
   where strftime('%Y-%m',sage) = '1990-12'  
"""  
pysqldf(query1)

結(jié)果如下：

當(dāng)前標(biāo)題：Pandas與SQL的超強(qiáng)結(jié)合，爆贊！
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