熊猫的sqldf
pandasql3的Python项目详细描述
潘达什
这是原始pandasql的一个分支，支持多个SQL 后端和更方便的接口。更多信息见下文。在
pandasql允许您使用SQL语法查询pandas数据帧。 它的工作方式类似于R中的sqldf。pandasql试图提供一个 为新用户提供更熟悉的操作和清理数据的方法 Python或pandas。在
安装
$ pip install -U pandasql
基础知识
除了原来的pandasql的sqldf函数之外，这个fork还有 一个类PandaSQL，鼓励新用户使用。在
sqldf函数
原始pandasql中使用的主要函数是sqldf。sqldf 接受一个三个参数：-sql查询字符串、-dict of environment 变量（可选，如果未指定，假设为 {**locals(),**globals()}）-数据库URI的格式与中的相同 SQLAlchemy（可选，默认情况下使用内存中的SQLite数据库）
PandaSQLclass
当您需要执行多个查询时，该类更加方便 （几乎总是）：-首先创建类，如果不是，则指定db\u uri 默认值：pdsql = PandaSQL(db_uri)-要执行查询，只需调用 pdsql(query)（也可以明确指定环境）
查询
任何pandas数据帧都将由^{tt1}自动检测$ 您可以像查询任何常规SQL表一样查询它们。在
^{pr2}$也支持联接和聚合
>>> q = """SELECT
m.date, m.beef, b.births
FROM
meats m
INNER JOIN
births b
ON m.date = b.date;"""
>>> joined = pdsql(q)
>>> print joined.head()
date beef births
403 2012-07-01 00:00:00 2200.8 368450
404 2012-08-01 00:00:00 2367.5 359554
405 2012-09-01 00:00:00 2016.0 361922
406 2012-10-01 00:00:00 2343.7 347625
407 2012-11-01 00:00:00 2206.6 320195
>>> q = "select
strftime('%Y', date) as year
, SUM(beef) as beef_total
FROM
meat
GROUP BY
year;"
>>> print pdsql(q).head()
year beef_total
0 1944 8801
1 1945 9936
2 1946 9010
3 1947 10096
4 1948 8766
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