在pandas中使用sql

在pandas中使用sql

就像可以使用sqldf在R中使用sql一样，可以使用pandasql在pandas中使用sql操作DataFrame，对于熟悉数据库的人来说，更喜欢用sql做数据清洗整合吧。

DataFrame，是一个二维的表格，就和数据库表一样，所以用sql操作DataFrame也就水到渠成了。

pandasql使用 SQLite作为其操作数据库，使用的sql也遵循 SQLite代码规范。Python自带 SQLite模块，所以不需要安装，可以直接使用。

下面的pandasql在github的一些例子。

from pandasql import sqldf
# 查找内存中的pandas数据框
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())

# 导入模块，自带数据，寻找pandas数据框
from pandasql import sqldf, load_meat, load_births
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
meat = load_meat()
births = load_births()
pysqldf("SELECT * FROM meat LIMIT 10;").head()

# 表关联
q = """SELECT m.date, m.beef, b.births FROM meats m INNER JOIN births b ON m.date = b.date;"""
joined = pyqldf(q)
joined.head()
# 分组计算
q = "select strftime('%Y', date) as year , SUM(beef) as beef_total FROM meat GROUP BY year;"
pysqldf(q).head()

pandasql的官方博客是：

http://blog.yhat.com/posts/pandasql-sql-for-pandas-dataframes.html

github地址是：

https://github.com/yhat/pandasql