operazioni SQLPandas

Pandas SQL操作的具体实例

由于许多潜在的Pandas用户都对SQL有所了解，因此本页面旨在提供一些示例说明如何使用Pandas执行各种SQL操作。

　esempio
　url = 'https://raw.github.com/pandasdev/
　pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv'
　url = 'https://raw.github.com/pandas-dev/pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv'
　print　tips.head()

i risultati dell'esecuzione sono i seguenti:

　　　　　　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

查询

在SQL中，选择是使用您选择的列的逗号分隔列表（或使用*来选择所有列）来完成的：

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

使用Pandas，通过将列名称列表传递到DataFrame来完成列选择：

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

让我们看一个完整的实例：

　esempio
　url = 'https://raw.github.com/pandasdev/
　pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv'
　　
　url = 'https://raw.github.com/pandas-dev/pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv'
　print　tips[['total_bill',　'tip',　'smoker',　'time']].head(5)

i risultati dell'esecuzione sono i seguenti:

　　　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

Calling a DataFrame without a column name list will display all columns (similar to SQL's *).

WHERE clause query

Filtering is performed using the WHERE clause in SQL.

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

The DataFrame can be filtered in many ways. The most intuitive method is to use boolean indexing.

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

tips.head(5)

　esempio
　url = 'https://raw.github.com/pandasdev/
　pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv'
　url = 'https://raw.github.com/pandas-dev/pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv'
　print(tips[tips['time'] == 'Dinner'].head(5))

i risultati dell'esecuzione sono i seguenti:

　　　　　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

The above statement passes a series of True / False objects to the DataFrame and returns all rows with True.

GroupBy grouping

This operation retrieves the number of records in each group in the entire dataset. For example, query the gender grouping and count:

　SELECT sex, count(*)
　from tips
　GROUP BY sex;

In Pandas, the operation is as follows:

　tips.groupby('sex').size()

tips.head(5)

　esempio
　url = 'https://raw.github.com/pandasdev/
　pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv'
　url = 'https://raw.github.com/pandas-dev/pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv'
　print　tips.groupby('sex').size()

i risultati dell'esecuzione sono i seguenti:

　print(tips.groupby('sex').size())
　sex
　Femmina 87
　Maschio 157

dtype: int64

ricerca del numero di righe N

　SQL utilizza LIMIT per restituire N righe:
　SELECT * from tips

LIMIT 5 ;

　operazione Pandas come segue:

tips.head(5)

　esempio
　import pandas as pd
　url = 'https://raw.github.com/pandas-dev/pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv'
　tips = tips[['smoker', 'day', 'time']].head(5)
　consigli di print

i risultati dell'esecuzione sono i seguenti:

　　　　　giorno fumatore　ora
0　　　　　　No　　　Sun　　　Dinner
1　　　　　　No　　　Sun　　　Dinner
2　　　　　　No　　　Sun　　　Dinner
3　　　　　　No　　　Sun　　　Dinner
4　　　　　　No　　　Sun　　　Dinner