在Pandas中使用pysqldf

Question

我使用pandasql包对Pandas进行一些数据操作。我的数据帧很大，所以我一直在寻找加快计算速度的方法。一个博客（foundhere）声称pysqldf包要快得多。但是，我不能让它与熊猫数据帧一起工作。在

具体地说，我有以下几点：

from pysqldf import SQLDF
sqldf = SQLDF(globals()) #also tried with locals(), doesn't make a difference
#I know the sql is good, I've used it elsewhere (in R)
result = sqldf.execute("Select * from data where blah")

这里，data是一个Pandas数据帧，我知道它存在，但是我一直得到错误：

^{pr2}$

从我的网络搜索（包括上面的链接）可以看出，这个包的通常操作是使用存储在内存中的sqlite数据库。然而，文档（foundhere）使它看起来可以直接用于数据帧，比如pandasql或R的sqldf。在

问题是：如果pysqldf包真的可以这样使用，我如何使它识别我的数据帧？在

Answer 1

我对pysqldf也有同样的问题。也许你应该试试pandasql。我看到了文档，看起来和pysqldf（https://pypi.org/project/pandasql/，https://pypi.org/project/pysqldf/）非常相似。请尝试以下代码：

import pandas as pd
from pandasql import *

meat = load_meat() 
df = sqldf("SELECT * FROM meat LIMIT 5; ",globals())
print(df)