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
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
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;
在Pandas中，列的选择是通过传递列名到 DataFrame -
tips[['total_bill', 'tip', 'smoker', 'time']].head(5)
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)
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
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;
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)
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)
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
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
GROUP BY sex;
在Pandas中的等值语句将是 -
tips.groupby('sex').size()
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)
执行上面示例代码，得到以下结果 -
sex
Female 2
Male 3
dtype: int64
前 N行
SQL(MySQL 数据库)使用LIMIT返回前n行 -
SELECT * FROM tips
LIMIT 5 ;
在Pandas中的等值语句将是 -
tips.head(5)
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
这些是比较的几个基本操作，在前几章的Pandas库中学到的。
