[PYTHON] Für Pandas-Benutzer ist es einfach, SQL zu üben

Hintergrund

Pandas ist eher daran gewöhnt, bei der Arbeit auf SQL zu stoßen ⇨ Ich möchte eine Umgebung, in der ich leicht üben kann (lokal, Python) ⇨pandasql

Bemerkungen

• SQLite. Es unterscheidet sich von der Arbeitsumgebung, war aber als allgemeine SQL-Praxis gut
• Es gibt andere Seiten, auf denen Pandasql vorgestellt wird, aber es gibt viele Seiten mit der Aufschrift "Wie soll ich SQL in Pandas schreiben?". Und ich hatte den Eindruck, dass es nur wenige Personen mit demselben Hintergrund wie ich gab, und entschied mich, die Seite zu verlassen. tat

Installationspaket

pip install pandasql

Codebeispiel

Fügen Sie einfach den Variablennamen des Datenrahmens in den Tabellennamen ein und schreiben Sie SQL Sie können SQL für Datenrahmen ausgeben, die Sie immer mit Pandas berühren

import pandas as pd
from pandasql import sqldf, load_meat, load_births


# get data
df_meat = load_meat()
#df_births = load_births()


# check data (if you want)
if False: # just check
    df_meat.shape
    df_meat.head(2).T
    df_meat.dtypes
    df_meat.duplicated().sum()
    df_meat.isnull().sum()
    df_meat.nunique()
    desc = df_meat.describe().T
    desc[['min','25%','50%','75%','max']]
    desc[['mean','std']]


# sql scripts 1
sql = '''
    SELECT
        *
    FROM  
        df_meat
    LIMIT 
        10;
'''
# execute sql 1
res = sqldf(sql, locals())
res


# sql scripts 2
sql = '''
    SELECT
        other_chicken,
        avg(beef) as avg_beef
    FROM  
        df_meat
    GROUP BY
        other_chicken 
    ORDER BY
        avg_beef DESC
    LIMIT
        10
    ;
'''
# execute sql 2
res = sqldf(sql, locals())
res

Referenzlink

pypi