公眾號：尤而小屋
作者：Peter
編輯：Peter

本文主題：對比SQL，學(xué)習(xí)Pandas操作！

在SQL中查詢數(shù)據(jù)的時候我們所有各種操作，主要是通過select、where、group by等多個關(guān)鍵詞的組合查詢來實現(xiàn)的。本文中介紹的如何在相同的需求下，通過pandas來實現(xiàn)取數(shù)操作。

比較方向

查詢?nèi)繑?shù)據(jù)

前N條

后N條

中間段數(shù)據(jù)

部分字段

指定等式條件

指定不等式條件

取反操作

指定多個條件

指定計算等式

模糊查詢

排序

分組統(tǒng)計

取別名

參考資料

因為本文主要介紹的是如何通過pandas來獲取我們想要的數(shù)據(jù)，也是pandas的各種取數(shù)技巧，參考之前介紹的3篇文章：

各種騷氣的Pandas取數(shù)操作

贊！五花八門的Pandas篩選數(shù)據(jù)

最后一篇：玩轉(zhuǎn)Pandas取數(shù)

模擬數(shù)據(jù)

在數(shù)據(jù)庫中，我們先模擬了3份數(shù)據(jù)：

1、學(xué)生信息表

--?學(xué)生信息mysql>?select?*??from?Student; +------+--------+------------+-------+ |?s_id?|?s_name?|?s_birth????|?s_sex?| +------+--------+------------+-------+ |?01???|?趙雷???|?1990-01-01?|?男????| |?02???|?錢電???|?1990-12-21?|?男????| |?03???|?孫風(fēng)???|?1990-05-20?|?男????| |?04???|?李云???|?1990-08-06?|?男????| |?05???|?周梅???|?1991-12-01?|?女????| |?06???|?吳蘭???|?1992-03-01?|?女????| |?07???|?鄭竹???|?1989-07-02?|?女????| |?08???|?王菊???|?1990-01-20?|?女????| +------+--------+------------+-------+ 8?rows?in?set?(0.00?sec)

2、一份用戶表

3、一份水果商品價格表

下面開始介紹不同需求下基于pandas和SQL的取數(shù)實現(xiàn)

取出全部數(shù)據(jù)

SQL實現(xiàn)

select?*??from?Student;

Pandas實現(xiàn)

前N條數(shù)據(jù)

SQL實現(xiàn)

查看前5條數(shù)據(jù)：

Pandas實現(xiàn)

head方法默認(rèn)是前5條：

指定查看前7條數(shù)據(jù)：

后N條數(shù)據(jù)

select?*? from?(select?*?from?Student?order?by?s_id?desc?limit?5)t???--?臨時結(jié)果表：倒序輸出的最后5條 order?by?s_id;??--?再使用一次排序，將順序還原

Pandas實現(xiàn)

tail方法默認(rèn)是后5條：

指定查看4條

切片數(shù)據(jù)

SQL實現(xiàn)

Pandas實現(xiàn)

使用pandas中的切片來查看某個連續(xù)區(qū)間內(nèi)的數(shù)據(jù)：

取出部分字段

SQL實現(xiàn)

Pandas實現(xiàn)

df1[["id","name","sex"]]??#?方式1df2.filter(items=["id","age","createtime"])???#?方式2

指定等式條件

SQL實現(xiàn)

Pandas實現(xiàn)

df1[df1["sex"]?==?"男"]??#?方式1 df1.query('sex=="男"')???#?方式2

指定id號或者年齡age：

指定不等式條件

SQL實現(xiàn)

select?*?from?Student?where?s_sex!=?"男"; select?*?from?user?where?age?>?18; select?*?from?user?where?id?<=?3;?

Pandas實現(xiàn)

取反操作

SQL實現(xiàn)

mysql>?select?*?from?Student?where?s_sex?!=?"男";

Pandas實現(xiàn)

指定多個條件

SQL實現(xiàn)

select?*?from?Student?where?s_birth?<="1991-01-01"?and??s_sex=?"男"; select?*?from?user?where?age?<?20?and?fee?>?60; select?*?from?user?where?age?<?20?and?fee?>?60;

Pandas實現(xiàn)

指定計算等式

SQL實現(xiàn)

select?*?from?user?where?age?%?3?=?0;??--?年齡分別是3或者2的倍數(shù) select?*?from?user?where?age?%?2?=?0;??

Pandas實現(xiàn)

模糊查詢

SQL實現(xiàn)

SQL的關(guān)鍵詞是like：

• 左匹配

• 右匹配

• 全匹配

Pandas實現(xiàn)

排序

默認(rèn)是升序，可以指定為降序

SQL實現(xiàn)

1、單個字段

select?*?from?Student?order?by?s_birth?desc;???--?改成升序

2、多個字段的排序

Pandas實現(xiàn)

1、單個字段

2、多個字段

分組統(tǒng)計

SQL實現(xiàn)

通過group by 來進(jìn)行分組統(tǒng)計：

Pandas實現(xiàn)

先看看df3的數(shù)據(jù)，一個水果會對應(yīng)多個價格，我們水果的名稱對價格匯總：

df3.groupby("name").agg({"price":"sum"}).reset_index()??#?方式1df3.groupby("name")["price"].sum().reset_index()???#?方式2

取別名

SQL實現(xiàn)

通過使用as 關(guān)鍵詞：

select?name?as??水果,?sum(price)?as??價格?from?products?group?by?name;

Pandas實現(xiàn)

Pandas是通過rename函數(shù)來實現(xiàn)的：

df3.groupby("name").agg({"price":"sum"}).reset_index().rename(columns={"name":"水果","price":"價格"}) 往期精彩回顧適合初學(xué)者入門人工智能的路線及資料下載機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)筆記等資料打印機(jī)器學(xué)習(xí)在線手冊深度學(xué)習(xí)筆記專輯《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》的代碼復(fù)現(xiàn)專輯 AI基礎(chǔ)下載機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)專輯黃海廣老師《機(jī)器學(xué)習(xí)課程》課件合集 本站qq群851320808，加入微信群請掃碼：

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【Python】14种方式，34个案例：对比SQL，学习Pandas操作的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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