将复杂SQL转换为Python合并和/或联接

Question

我目前有一个Python脚本，它在读取和运行表上的SQL代码之前，将两个pandaDataFrames转换为内存中SQLite数据库中的表。我希望脚本更加“Pythonic”，合并和/或加入DataFrames，但是我很难找到Python代码示例，用于从两个表中查找SELECT特定的（而不是全部）元素，以及FROM、WHERE和ORDER BY子句。我是Python的新手，也是我所在部门的实验对象，因此如果我能让它工作起来，它将成为我工作组中合作伙伴编写的更多脚本的模板。实际元素名称已更改为专有信息，但结构相同。提前感谢您的帮助

SELECT
   dfE.Element05 AS [Alt Element05],
   dfE.Element03 AS [Alt Element03],
   dfE.Element04 AS [Alt Element04],
   dfN.Element03,
   dfN.Element04,
   dfN.Element08,
   dfN.Element09,
   dfN.Element10,
   dfN.Element17,
   dfN.Element18,
   dfN.Element19,
   dfN.Element20,
   dfN.Element23,
   dfN.Element26,
   dfN.Element13
FROM dfE INNER JOIN dfN ON (dfE.Element17 = dfN.Element17) AND (dfE.Element20 = dfN.Element20)
WHERE (((dfN.Element03)<>dfE.Element03))
GROUP BY
   dfE.Element05,
   dfE.Element03,
   dfE.Element04,
   dfN.Element03,
   dfN.Element04,
   dfN.Element08,
   dfN.Element09,
   dfN.Element10,
   dfN.Element17,
   dfN.Element18,
   dfN.Element19,
   dfN.Element20,
   dfN.Element23,
   dfN.Element26,
   dfN.Element13
ORDER BY
   dfE.Element03,
   dfN.Element03,
   dfN.Element08

Answer 1

首先，我将复制要加入的数据帧，并选择其中的特定列。我已将“Element17”和；来自dfE的“Element20”，因为您在加入时需要它

前

df1 = dfE['Element05,'Element03','Element04','Element17','Element20'].copy()

要重命名列，请使用以下命令：

df1.rename(columns={'Element05':'Alt Element05','Element03':'Alt Element03','Element04':'Alt Element04'},inplace=True)

一旦您设置了另一个df（让我们把它命名为df2），您就可以像在SQL中一样使用pd.merge()来连接它们*使用pd.merge时，要加入的列必须具有相同的名称，否则将无法工作！（假设df1['A']与df2['B']共享相同的数据，并且您希望加入数据帧。您必须更改其中一个数据帧上的名称，使其与您要加入的Df的列名相等，否则将无法工作。）

前

df3 = pd.merge(df1,df1,how='inner',on=['Element17','Element20'])

对于Where，我将执行以下操作

df3= df3[df3['Alt Element03']!=df3['Element']]

对于Order By，您可以使用.sort（），但我不太愿意给您提供如何使用它的建议，因为我没有太多使用它

我希望这有帮助！如果你有问题，请告诉我

***这可能不是做事情的最佳方式。如果我让你养成坏习惯，我会事先向你道歉。我也是python新手