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【数据整理】比pandas还骚的pandasql

这篇文章是关于pandasql，Yhat 写的一个模拟 R 包 sqldf 的Python 库。这是一个小而强大的库，只有358行代码。pandasql 的想法是让 Python 运行 SQL。...如果你好奇，一点背景 在背后，pandasql 使用该 pandas.io.sql 模块在DataFrame 和 SQLite 数据库之间传输数据。操作用 SQL 执行，返回结果，然后将数据库拆除。...此库大量使用 pandas write_frame 和 frame_query 两个功能，可以让你读取和写入 pandas 任何 SQL 数据库。 02....聚合 pandasql 支持聚合。可以在 group by 子句中使用别名列名或列号。 ? locals() 与 globals() pandasql 需要在会话/环境中访问其他变量。...我们希望这 pandasql 对于 Python 和 pandas 新手将是一个有用的学习工具。在我自己学习 R 的个人经验中，sqldf 是一个熟悉的界面，可以帮助我尽快使用新工具来提高生产力。

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Python遇上SQL，于是一个好用的Python第三方库出现了!

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...sqlite函数大全：http://suo.im/5DWraE 导入相关库： import pandas as pd from pandasql import sqldf 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 df1 = pd.read_excel("student.xlsx") df2 = pd.read_excel(

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    爱了！爱了！一款用 pandas 玩转 SQL 的神器

    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...sqlite函数大全：http://suo.im/5DWraE 导入相关库： import pandas as pd from pandasql import sqldf 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 df1 = pd.read_excel("student.xlsx") df2 = pd.read_excel(

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    一场pandas与SQL的巅峰大战（七）

    具体来讲，本篇文章我们先讨论pandas中如何使用SQL，用到了pandasql，再讨论pandas对于数据库的读写。文中代码更多以python为主。...pandasql的使用 简介 pandasql是由Yhat编写的模拟R包sqldf的python第三方库，能够让我们用SQL的方式操作pandas的数据结构。...安装 在命令行中使用pip install pandasql即可实现安装。 使用 从pandasql包中可以导入sqldf，这是我们核心要使用的接口。它接收两个参数，第一个是合法的SQL语句。...read_sql 这个函数的作用是，对数据库中的表运行SQL语句，将查询结果以dataframe的格式返回。...另外还有两个read_sql_table，read_sql_query，通常使用read_sql就够了。主要的两个参数是合法的SQL语句和数据库连接。数据链接可以使用SQLAlchemy或者字符串。

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    PandaSQL：一个让你能够通过SQL语句进行pandas的操作的python包

    这篇文章将介绍一种在pandas的dataframe中使用SQL的python包，并且使用一个不等链接的查询操作来介绍PandasSQL的使用方法。...PandaSQL为我们提供了在panda数据数据库上编写SQL的方法。因此，如果您已经编写了一些SQL查询，那么使用pandaSQL可能比将它们转换为panda语法更有意义。...为了开始使用PandaSQL，我们简单地安装它: pip install -U pandasql 安装了pandaSQL之后，我们可以通过创建pysqldf函数来使用它，该函数接受一个查询作为输入，并运行该查询来返回一个...from pandasql import sqldf pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals()) 现在，我们可以使用这个函数在我们的pandas dataframe上运行任何...https://github.com/MLWhiz/data_science_blogs/tree/master/pandasql 译者注：我一直在寻找能够使用sql处理pandas的dataframe

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    【干货原创】厉害了，在Pandas中用SQL来查询数据，效率超高

    今天我们继续来讲一下Pandas和SQL之间的联用，我们其实也可以在Pandas当中使用SQL语句来筛选数据，通过Pandasql模块来实现该想法，首先我们来安装一下该模块 pip install pandasql...要是你目前正在使用jupyter notebook，也可以这么来下载 !...) df_orders.head() output SQL中带WHERE条件筛选 我们在SQL语句当中添加指定的条件进而来筛选数据，代码如下 query = "SELECT * \...) df_group.head(10) output 排序 而排序在SQL当中则是用ORDER BY，代码如下 query = "SELECT Shipping_Address, \...) df_combined.head() output 与LIMIT之间的联用 在SQL当中的LIMIT是用于限制查询结果返回的数量的，我们想看查询结果的前10个，代码如下 query = "SELECT

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    从 R 迁移到 Python 过程中你需要知道的几个软件库

    我一直认为编程语言的能力取决于它的软件库，因此本文将着重介绍我经常使用的一些关于机器学习算法的 R 包和 Python 中的替代包。...pandas 吸取了 R 语言中数据清洗功能的优点并将其引入到 Python 中。...Knitr -> Jupyter 在 R 语言中，我们可以利用 knitr 来创建可重复的可视化分析报告，RStudio 中很早就包含了这个功能。...sqldf -> pandasql sqldf 是 SQL 用户在 R 中轻松操作数据的一个好方法。在我刚开始喜欢使用 R 语言的时候，我经常利用 sqldf 来处理数据。...据我所知，Yhat 开发了一个类似的 Python 软件库，pandasql。这两个软件库拥有同样的功能：利用 SQL 语句来操作数据框并返回相应的数据框。

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    从R迁移到Python过程中需要知道的几个包

    为什么使用 Python 我喜欢用 Python 来处理机器学习问题的一个重要原因是 Python 吸取了 R 社区的优点，同时还将其进行了优化打包。...pandas 吸取了 R 语言中数据清洗功能的优点并将其引入到 Python 中。...在 R 语言中，我们可以利用 knitr 来创建可重复的可视化分析报告，RStudio 中很早就包含了这个功能。在 Python 中，最相近的软件库是 Jupyter。...sqldf -> pandasql sqldf 是 SQL 用户在 R 中轻松操作数据的一个好方法。在我刚开始喜欢使用 R 语言的时候，我经常利用 sqldf 来处理数据。...据我所知，Yhat 开发了一个类似的 Python 软件库，pandasql。这两个软件库拥有同样的功能：利用 SQL 语句来操作数据框并返回相应的数据框。 每天进步一点点：数据分析1480 ?

    1.6K10

    Pandas图鉴(三)：DataFrames

    如果你 "即时" 添加流媒体数据，则你最好的选择是使用字典或列表，因为 Python 在列表的末尾透明地预分配了空间，所以追加的速度很快。...使用DataFrame的基本操作 关于DataFrame最好的事情是你可以： 很容易访问它的列，例如，df.area返回列值（或者，df['area']-适合包含空格的列名）。...另外，你也可以使用基于字符串的查询： df.query('name=="Vienna"') df.query('opulation>1e6 and area<1000') 它们更短，与MultiIndex...一些第三方库可以使用SQL语法直接查询DataFrames（duckdb[3]），或者通过将DataFrame复制到SQLite并将结果包装成Pandas对象（pandasql[4]）间接查询。...例如，插入一列总是在原表进行，而插入一行总是会产生一个新的DataFrame，如下图所示： 删除列也需要注意，除了del df['D']能起作用，而del df.D不能起作用（在Python层面的限制

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    一篇文章就可以跟你聊完Pandas模块的那些常用功能

    ： 大小写是个比较常见的操作，比如人名、城市名等的统一都可能用到大小写的转换，在 Python 里直接使用 upper(), lower(), title() 函数，方法如下： # 全部大写 df2.columns...事实上，在 Python 里可以直接使用 SQL 语句来操作 Pandas。 这里给你介绍个工具：pandasql。...这样我们就可以在 Python 里，直接用 SQL 语句中对 DataFrame 进行操作，举个例子：import pandas as pd 例子： from pandas import DataFrame...当然你会看到我们用到了 lambda，lambda 在 python 中算是使用频率很高的，那 lambda 是用来做什么的呢？...Pandas 包与 NumPy 工具库配合使用可以发挥巨大的威力，正是有了 Pandas 工具，Python 做数据挖掘才具有优势。

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    数据科学篇| Pandas库的使用（二）

    ： 大小写是个比较常见的操作，比如人名、城市名等的统一都可能用到大小写的转换，在 Python 里直接使用 upper(), lower(), title() 函数，方法如下： # 全部大写 df2.columns...事实上，在 Python 里可以直接使用 SQL 语句来操作 Pandas。 这里给你介绍个工具：pandasql。...这样我们就可以在 Python 里，直接用 SQL 语句中对 DataFrame 进行操作，举个例子：import pandas as pd 例子： from pandas import DataFrame...当然你会看到我们用到了 lambda，lambda 在 python 中算是使用频率很高的，那 lambda 是用来做什么的呢？...Pandas 包与 NumPy 工具库配合使用可以发挥巨大的威力，正是有了 Pandas 工具，Python 做数据挖掘才具有优势。

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    数据科学篇| Pandas库的使用

    ： 大小写是个比较常见的操作，比如人名、城市名等的统一都可能用到大小写的转换，在 Python 里直接使用 upper(), lower(), title() 函数，方法如下： # 全部大写 df2.columns...事实上，在 Python 里可以直接使用 SQL 语句来操作 Pandas。 这里给你介绍个工具：pandasql。...这样我们就可以在 Python 里，直接用 SQL 语句中对 DataFrame 进行操作，举个例子：import pandas as pd 例子： from pandas import DataFrame...当然你会看到我们用到了 lambda，lambda 在 python 中算是使用频率很高的，那 lambda 是用来做什么的呢？...Pandas 包与 NumPy 工具库配合使用可以发挥巨大的威力，正是有了 Pandas 工具，Python 做数据挖掘才具有优势。

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    数据科学篇| Pandas库的使用（二）

    ： 大小写是个比较常见的操作，比如人名、城市名等的统一都可能用到大小写的转换，在 Python 里直接使用 upper(), lower(), title() 函数，方法如下： 1# 全部大写 2df2...事实上，在 Python 里可以直接使用 SQL 语句来操作 Pandas。 这里给你介绍个工具：pandasql。...这样我们就可以在 Python 里，直接用 SQL 语句中对 DataFrame 进行操作，举个例子：import pandas as pd 例子： 1 from pandas import DataFrame...当然你会看到我们用到了 lambda，lambda 在 python 中算是使用频率很高的，那 lambda 是用来做什么的呢？...Pandas 包与 NumPy 工具库配合使用可以发挥巨大的威力，正是有了 Pandas 工具，Python 做数据挖掘才具有优势。 最后，祝有所学习，有所成长

    4.9K30

    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十三）

    本地变量 你必须显式引用你想在表达式中使用的任何本地变量，方法是在名称前面放置@字符。这个机制对于DataFrame.query()和DataFrame.eval()都是相同的。...当使用DataFrame.eval()和DataFrame.query()时，这允许你在表达式中拥有一个本地变量和一个DataFrame列具有相同的名称。...本地变量 您必须显式引用您想在表达式中使用的任何本地变量，方法是在名称前面放置@字符。这个机制对于DataFrame.query()和DataFrame.eval()都是相同的。...局部变量 你必须通过在名称前加上@字符来显式引用任何你想在表达式中使用的本地变量。这个机制对于DataFrame.query()和DataFrame.eval()都是相同的。...在使用DataFrame.eval()和DataFrame.query()时，这允许你在表达式中同时拥有一个本地变量和一个DataFrame列具有相同的名称。

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