189 8069 5689
这篇文章主要介绍了Pandas与SQL怎么整合使用的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Pandas与SQL怎么整合使用文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
成都创新互联公司服务项目包括陇南网站建设、陇南网站制作、陇南网页制作以及陇南网络营销策划等。多年来，我们专注于互联网行业，利用自身积累的技术优势、行业经验、深度合作伙伴关系等，向广大中小型企业、政府机构等提供互联网行业的解决方案，陇南网站推广取得了明显的社会效益与经济效益。目前，我们服务的客户以成都为中心已经辐射到陇南省份的部分城市，未来相信会继续扩大服务区域并继续获得客户的支持与信任！
pandas中的DataFrame是一个二维表格，数据库中的表也是一个二维表格，因此在pandas中使用sql语句就显得水到渠成，pandasql使用SQLite作为其操作数据库，同时Python自带SQLite模块，不需要安装，便可直接使用。
这里有一点需要注意的是：使用pandasql读取DataFrame中日期格式的列，默认会读取年月日、时分秒，因此我们要学会使用sqlite中的日期处理函数，方便我们转换日期格式。
导入相关库：
import pandas as pd
from pandasql import sqldf
声明全局变量的2种方式
在使用之前，声明该全局变量；
一次性声明好全局变量；
df1 = pd.read_excel("student.xlsx")
df2 = pd.read_excel("sc.xlsx")
df3 = pd.read_excel("course.xlsx")
df4 = pd.read_excel("teacher.xlsx")
global df1
global df2
global df3
global df4
query1 = "select * from df1 limit 5"
query2 = "select * from df2 limit 5"
query3 = "select * from df3"
query4 = "select * from df4"
sqldf(query1)
sqldf(query2)
sqldf(query3)
sqldf(query4)
部分结果如下：
df1 = pd.read_excel("student.xlsx")
df2 = pd.read_excel("sc.xlsx")
df3 = pd.read_excel("course.xlsx")
df4 = pd.read_excel("teacher.xlsx")
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
query1 = "select * from df1 limit 5"
query2 = "select * from df2 limit 5"
query3 = "select * from df3"
query4 = "select * from df4"
sqldf(query1)
sqldf(query2)
sqldf(query3)
sqldf(query4)
部分结果如下：
student = pd.read_excel("student.xlsx")
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
query1 = """
select sqlite_version(*)
"""
pysqldf(query1)
结果如下：
student = pd.read_excel("student.xlsx")
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
query1 = """
select *
from student
where strftime('%Y-%m-%d',sage) = '1990-01-01'
"""
pysqldf(query1)
结果如下：
student = pd.read_excel("student.xlsx")
sc = pd.read_excel("sc.xlsx")
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
query2 = """
select *
from student s
join sc on s.sid = sc.sid
"""
pysqldf(query2)
部分结果如下：
student = pd.read_excel("student.xlsx")
sc = pd.read_excel("sc.xlsx")
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
query2 = """
select s.sname as 姓名,sum(sc.score) as 总分
from student s
join sc on s.sid = sc.sid
group by s.sname
"""
pysqldf(query2)
结果如下：
student = pd.read_excel("student.xlsx")
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
query1 = """
select *
from student
where strftime('%Y-%m',sage) = '1990-01'
union
select *
from student
where strftime('%Y-%m',sage) = '1990-12'
"""
pysqldf(query1)
结果如下：
关于“Pandas与SQL怎么整合使用”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“Pandas与SQL怎么整合使用”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。