在 pandas 中执行 sql 查询-ag捕鱼王app官网

sql 代表结构化查询语言；它是一种用于与关系数据库交互的著名语言。在 python 中运行 sql 查询有很多方法。

在 python 中使用 pandasql 运行 sql 查询

这个包有一个类似 r 中的 sqldf 的 sqldf 方法。pandasql 提供了一种更熟悉的方式来对 dataframe 执行 crud 操作。

在我们使用 pandasql 之前，我们必须先使用以下命令安装它。

#python 3.x
pip install -u pandasql

我们将从 pandasql 模块导入 sqldf 方法来运行查询。然后我们将调用带有两个参数的 sqldf 方法。

第一个参数是字符串格式的 sql 查询。第二个参数是一组会话/环境变量（globals() 或 locals()）。

在以下代码中，首先，我们将 student.csv 数据上传到 jupyter 笔记本的当前工作目录。然后我们在 dataframe 上使用传统的 sql select 查询读取了学生的记录；它将显示 dataframe 中的所有记录。

# python 3.x
import pandas as pd
from pandasql import sqldf
def mysql(q):
    return sqldf(q, globals())
df = pd.read_csv("student.csv")
mysql("select * from df")

输出：

我们在 sql 查询中使用了 where 子句，仅显示满足以下代码中给定条件的选定记录。

# python 3.x
import pandas as pd
from pandasql import sqldf
def mysql(q):
    return sqldf(q, globals())
df = pd.read_csv("student.csv")
mysql("select * from df where department = 'se'")

输出：

在 python 中使用 duckdb 运行 sql 查询

duckdb 是一个 python api 和一个使用 sql 查询与数据库交互的数据库管理系统。

要使用 duckdb，我们应该首先使用以下命令安装它。

#python 3.x
pip install duckdb

在下面的代码中，我们导入了 duckdb 和 pandas 包，读取 csv 文件并通过使用 duckdb 调用 query() 方法来运行查询。我们将查询（作为参数）传递给 query() 方法。

代码将结果作为 dataframe 返回。我们可以根据 dataframe 编写我们选择的任何 sql 查询。

# python 3.x
import pandas as pd
import duckdb
df = pd.read_csv("student.csv")
duckdb.query("select * from df").df()

输出：

在 python 中使用 fugue 运行 sql 查询

fugue 是分布式计算的统一接口，允许用户在 spark 和 dask 上运行 python、pandas 和 sql 代码而无需重写。

我们必须先使用以下命令安装它才能使用 fugue。

#python 3.x
pip install fugue[sql]

我们在以下代码中导入了 pandas 和 fugue 包，并使用 csv 文件加载了 dataframe。然后我们将我们的 sql 查询传递给 fsql() 方法并使用它调用 run() 方法。

# python 3.x
import pandas as pd
from fugue_sql import fsql
df = pd.read_csv("student.csv")
query = "select * from df print"
fsql(query).run()

输出：