由于许多潜在的Pandas用户对SQL有一定的了解，因此本文章旨在提供一些如何使用Pandas执行各种SQL操作的示例。

import pandas as pd 

url='tips.csv'

tips=pd.read_csv(url)

print(tips.head())

文件：tips.csv -

total_bill,tip,sex,smoker,day,time,size

0,16.99,1.01,Female,No,Sun,Dinner,2

1,10.34,1.66,Male,No,Sun,Dinner,3

2,21.01,3.50,Male,No,Sun,Dinner,3

3,23.68,3.31,Male,No,Sun,Dinner,2

4,24.59,3.61,Female,No,Sun,Dinner,4

Csv

执行上面示例代码，得到以下结果 -

  total_bill  tip    sex smoker  day    time  size

0      16.99  1.01  Female    No  Sun  Dinner    2

1      10.34  1.66    Male    No  Sun  Dinner    3

2      21.01  3.50    Male    No  Sun  Dinner    3

3      23.68  3.31    Male    No  Sun  Dinner    2

4      24.59  3.61  Female    No  Sun  Dinner    4

Shell

选择(Select)

在SQL中，选择是使用逗号分隔的列列表(或选择所有列)来完成的，例如 -

SELECT total_bill,tip,smoker,time FROM tips LIMIT 5;

SQL

在Pandas中，列的选择是通过传递列名到 DataFrame -

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

Python

下面来看看完整的程序 -

import pandas as pd 

url='tips.csv'

tips=pd.read_csv(url)

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

Python

执行上面示例代码，得到以下结果 -

  total_bill  tip smoker    time

0      16.99  1.01    No  Dinner

1      10.34  1.66    No  Dinner

2      21.01  3.50    No  Dinner

3      23.68  3.31    No  Dinner

4      24.59  3.61    No  Dinner

Shell

调用没有列名称列表的DataFrame将显示所有列(类似于SQL的*)。

WHERE条件

SELECT * FROM tips WHERE time = 'Dinner' LIMIT 5;

SQL

数据帧可以通过多种方式进行过滤; 最直观的是使用布尔索引。

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

Python

下面来看看完整的程序 -

import pandas as pd 

url = 'tips.csv' 

tips=pd.read_csv(url)

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

print(rs)

Python

执行上面示例代码，得到以下结果 -

  total_bill  tip    sex smoker  day    time  size

0      16.99  1.01  Female    No  Sun  Dinner    2

1      10.34  1.66    Male    No  Sun  Dinner    3

2      21.01  3.50    Male    No  Sun  Dinner    3

3      23.68  3.31    Male    No  Sun  Dinner    2

4      24.59  3.61  Female    No  Sun  Dinner    4

Shell

上述语句将一系列True/False对象传递给DataFrame，并将所有行返回True。

通过GroupBy分组

此操作将获取整个数据集中每个组的记录数。 例如，一个查询提取性别的数量(即，按性别分组) -

SELECT sex,count(*) FROM tips GROUPBY sex;

SQL

在Pandas中的等值语句将是 -

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

Python

下面来看看完整的程序 -

import pandas as pd

url='tips.csv'

tips=pd.read_csv(url)

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

print(rs)

Python

执行上面示例代码，得到以下结果 -

sex

Female    2

Male      3

dtype: int64

Shell

前N行

SQL(MySQL数据库)使用LIMIT返回前n行 -

SELECT * FROM tips LIMIT 5;

Python

在Pandas中的等值语句将是 -

tips.head(5)

Python

下面来看看完整的程序 -

import pandas as pd

url='tips.csv'

tips=pd.read_csv(url)

rs=tips[['smoker','day','time']].head(5)

print(rs)

执行上面示例代码，得到以下结果 -

  smoker  day    time

0    No  Sun  Dinner

1    No  Sun  Dinner

2    No  Sun  Dinner

3    No  Sun  Dinner

4    No  Sun  Dinner