Pandas是一个非常方便的数据处理、数据分析的类库，在 人人都是数据分析师，人人都能玩转Pandas 这篇文章中，我将Pandas进行了一个系统的梳理。
但不可否认的是，不是所有的程序员都会Python，也不是所有的Pythoner都会使用Pandas。
不过好消息是，借助于pandassql,你可以使用SQL来操作DataFrame。
# 导入相关库
import numpy as np
import pandas as pd
from pandasql import sqldf, load_meat, load_births
基础
pandasql 中的主要函数是 sqldf，它接收两个参数：
- 一个sql查询语句
- 一组会话/环境变量（
locals()或globals()）
为了方便起见，我们可以定义一个函数来方便我们调用。
pysqldf = lambda sql: sqldf(sql, globals())
接下来我们导入一些数据。
meat = load_meat()
meat.head()
| date | beef | veal | pork | lamb_and_mutton | broilers | other_chicken | turkey | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1944-01-01 | 751.0 | 85.0 | 1280.0 | 89.0 | NaN | NaN | NaN |
| 1 | 1944-02-01 | 713.0 | 77.0 | 1169.0 | 72.0 | NaN | NaN | NaN |
| 2 | 1944-03-01 | 741.0 | 90.0 | 1128.0 | 75.0 | NaN | NaN | NaN |
| 3 | 1944-04-01 | 650.0 | 89.0 | 978.0 | 66.0 | NaN | NaN | NaN |
| 4 | 1944-05-01 | 681.0 | 106.0 | 1029.0 | 78.0 | NaN | NaN | NaN |
births = load_births()
births.head()
| date | births | |
|---|---|---|
| 0 | 1975-01-01 | 265775 |
| 1 | 1975-02-01 | 241045 |
| 2 | 1975-03-01 | 268849 |
| 3 | 1975-04-01 | 247455 |
| 4 | 1975-05-01 | 254545 |
查询
pandassql 使用的语法是 SQLite 的语法。任何 DataFrame 都会被 pandassql 自动检测到，你可以将它们作为来查询。
限定条数
先来看下如何去限定数据条数。这里来获取下前两条数据。
sql = "select * from births limit 2"
pysqldf(sql)
| date | births | |
|---|---|---|
| 0 | 1975-01-01 00:00:00.000000 | 265775 |
| 1 | 1975-02-01 00:00:00.000000 | 241045 |
除了可以限定从头开始的前N条数据外，我们还可以设置偏移量。这里来获取下从第二行开始的前两条数据。
sql = "select * from births limit 2 offset 2"
pysqldf(sql)
| date | births | |
|---|---|---|
| 0 | 1975-03-01 00:00:00.000000 | 268849 |
| 1 | 1975-04-01 00:00:00.000000 | 247455 |
限定字段
既然是SQL，我们当然可以限定查询时的所需字段了。这里我们限定只获取指定的births字段。
sql = "select births from births limit 2"
pysqldf(sql)
| births | |
|---|---|
| 0 | 265775 |
| 1 | 241045 |
排序
排序功能也是非常常见的，pandassql 完美支持。这里我们按照 date 降序，births 升序来排。
sql = "select * from births order by date desc, births asc limit 2"
pysqldf(sql)
| date | births | |
|---|---|---|
| 0 | 2012-12-01 00:00:00.000000 | 340995 |
| 1 | 2012-11-01 00:00:00.000000 | 320195 |
限定查询条件
我们可以指定 where 来查询满足要求的数据。这里我们筛选出 turkey 不为空并且 date 在 1974-12-31 之后的数据。
sql = """
select *
from meat
where turkey not null
and date > '1974-12-31'
limit 5
"""
pysqldf(sql)
| date | beef | veal | pork | lamb_and_mutton | broilers | other_chicken | turkey | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1975-01-01 00:00:00.000000 | 2106.0 | 59.0 | 1114.0 | 36.0 | 646.2 | None | 64.9 |
| 1 | 1975-02-01 00:00:00.000000 | 1845.0 | 50.0 | 954.0 | 31.0 | 570.2 | None | 47.1 |
| 2 | 1975-03-01 00:00:00.000000 | 1891.0 | 57.0 | 976.0 | 35.0 | 616.6 | None | 54.4 |
| 3 | 1975-04-01 00:00:00.000000 | 1895.0 | 60.0 | 1100.0 | 34.0 | 688.3 | None | 68.7 |
| 4 | 1975-05-01 00:00:00.000000 | 1849.0 | 59.0 | 934.0 | 31.0 | 690.1 | None | 81.9 |
聚合
数据分析时，聚合必不可少，pandassql 当然也支持了。这里我们按照年份来分组，然后对 births 求和、求均值、求最大值以及求最小值。
sql = """
select
strftime('%Y', date) as year,
sum(births),
avg(births),
max(births),
min(births)
from births
group by
strftime('%Y', date)
limit 3
"""
pysqldf(sql)
| year | sum(births) | avg(births) | max(births) | min(births) | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1975 | 3136965 | 261413.750000 | 281300 | 241045 |
| 1 | 1976 | 6304156 | 262673.166667 | 286496 | 236551 |
| 2 | 1979 | 3333279 | 277773.250000 | 302805 | 249898 |
关联
关联也是非常常见的操作。这里我们根据字段 date 作为条件来关联 meat 和 births 这两个DataFrame。
sql = """
select
m.date, b.births, m.beef
from meat m
inner join births b
on m.date = b.date
order by
m.date
limit 5;
"""
pysqldf(sql)
| date | births | beef | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1975-01-01 00:00:00.000000 | 265775 | 2106.0 |
| 1 | 1975-02-01 00:00:00.000000 | 241045 | 1845.0 |
| 2 | 1975-03-01 00:00:00.000000 | 268849 | 1891.0 |
| 3 | 1975-04-01 00:00:00.000000 | 247455 | 1895.0 |
| 4 | 1975-05-01 00:00:00.000000 | 254545 | 1849.0 |
以上是我列举的一些常用功能，除了这些之外，pandassql 还支持更多的一些操作，这些操作都是基于 SQLite 的语法来完成的，感兴趣的话可以自己研究。
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