与 SQL 的比较#

由于许多潜在的 pandas 用户都熟悉 SQL ，因此本页旨在提供一些示例，说明如何使用 pandas 执行各种 SQL 操作。

如果你是 pandas 新手，你可能想先阅读 10 Minutes to pandas 来熟悉该库。

按照惯例，我们像这样导入 pandas 和 NumPy：

大多数示例将使用 pandas 测试中的 tips 数据集。我们将数据读入一个名为 tips 的 DataFrame，并假设我们有一个同名同结构的数据库表。

副本 vs. 原地操作#

大多数 pandas 操作会返回 Series/DataFrame 的副本。要使更改“生效”，您需要将其赋给一个新变量：

sorted_df = df.sort_values("col1")

或者覆盖原始变量：

df = df.sort_values("col1")

备注

您会看到一些方法提供了 inplace=True 或 copy=False 关键字参数：

df.replace(5, inplace=True)

目前正在积极讨论弃用和删除大多数方法的 inplace 和 copy``（例如，``dropna），只保留一小部分方法（包括 replace）。在 Copy-on-Write 的上下文中，这两个关键字将不再需要。该提案可以在 here 找到。

SELECT#

在 SQL 中，选择是使用要选择的列的逗号分隔列表（或者使用 * 选择所有列）来完成的：

SELECT total_bill, tip, smoker, time
FROM tips;

在 pandas 中，列选择是通过将列名列表传递给 DataFrame 来完成的：

调用不带列名列表的 DataFrame 将显示所有列（类似于 SQL 的 *）。

在 SQL 中，您可以添加一个计算列：

SELECT *, tip/total_bill as tip_rate
FROM tips;

在 pandas 中，您可以使用 DataFrame 的 DataFrame.assign() 方法追加一个新列：

WHERE#

SQL 中的过滤是通过 WHERE 子句完成的。

SELECT *
FROM tips
WHERE time = 'Dinner';

DataFrame 可以通过多种方式进行过滤；其中最直观的是使用 boolean indexing 。

上面的语句只是将一个包含 True/False 对象的 Series 传递给 DataFrame，返回所有 True 的行。

就像 SQL 的 OR 和 AND 一样，可以使用 |``（``OR）和 &``（``AND）将多个条件传递给 DataFrame。

晚餐时小费超过 5 美元：

SELECT *
FROM tips
WHERE time = 'Dinner' AND tip > 5.00;

聚会者人数至少为 5 人或账单总额超过 45 美元的餐费：

SELECT *
FROM tips
WHERE size >= 5 OR total_bill > 45;

NULL 检查使用 notna() 和 isna() 方法完成。

假设我们有一个与上面 DataFrame 结构相同的表。我们可以使用以下查询仅查看 col2 IS NULL 的记录：

SELECT *
FROM frame
WHERE col2 IS NULL;

使用 notna() 可以获取 col1 IS NOT NULL 的项。

SELECT *
FROM frame
WHERE col1 IS NOT NULL;

GROUP BY#

在 pandas 中，SQL 的 GROUP BY 操作是通过同名的 groupby() 方法执行的。 groupby() 通常指的是一个过程，即我们将数据集拆分成组，应用某个函数（通常是聚合），然后将这些组组合起来。

在SQL中，一个常见的操作是获取数据集中每个分组的记录数。例如，以下查询用于获取按性别分的 the number of tips：

SELECT sex, count(*)
FROM tips
GROUP BY sex;
/*
Female     87
Male      157
*/

在pandas中，等效的操作是：

注意，在pandas代码中我们使用了 DataFrameGroupBy.size() 而不是 DataFrameGroupBy.count() 。这是因为 DataFrameGroupBy.count() 对每一列应用函数，返回其中 NOT NULL 记录的数量。

或者，我们也可以将 DataFrameGroupBy.count() 方法应用于单个列：

多个函数也可以一次性应用。例如，假设我们想看看每周的小费金额如何变化 - DataFrameGroupBy.agg() 允许你将一个字典传递给分组后的DataFrame，指定要对哪些列应用哪些函数。

SELECT day, AVG(tip), COUNT(*)
FROM tips
GROUP BY day;
/*
Fri   2.734737   19
Sat   2.993103   87
Sun   3.255132   76
Thu  2.771452   62
*/

通过将列的列表传递给 groupby() 方法，可以按多个列进行分组。

SELECT smoker, day, COUNT(*), AVG(tip)
FROM tips
GROUP BY smoker, day;
/*
smoker day
No     Fri      4  2.812500
       Sat     45  3.102889
       Sun     57  3.167895
       Thu    45  2.673778
Yes    Fri     15  2.714000
       Sat     42  2.875476
       Sun     19  3.516842
       Thu    17  3.030000
*/

JOIN#

可以使用 join() 或 merge() 执行 JOIN 。默认情况下，join() 将在索引上连接DataFrame。每种方法都有参数，允许你指定要执行的连接类型（LEFT、RIGHT、INNER、FULL）或要连接的列（列名或索引）。

警告

如果两个键列都包含键值为null的行，这些行将相互匹配。这与通常的SQL join行为不同，可能导致意外的结果。

假设我们有两个与我们的DataFrame同名同结构的数据库表。

现在我们来介绍各种 JOIN 类型。

INNER JOIN#

SELECT *
FROM df1
INNER JOIN df2
  ON df1.key = df2.key;

merge() 还提供了参数，用于连接一个DataFrame的列与另一个DataFrame的索引。

LEFT OUTER JOIN#

显示 df1 中的所有记录。

SELECT *
FROM df1
LEFT OUTER JOIN df2
  ON df1.key = df2.key;

RIGHT JOIN#

显示 df2 中的所有记录。

SELECT *
FROM df1
RIGHT OUTER JOIN df2
  ON df1.key = df2.key;

FULL JOIN#

pandas也支持 FULL JOIN，它显示数据集的双方，无论连接的列是否找到匹配项。截至目前， FULL JOIN 尚未在所有RDBMS（如MySQL）中得到支持。

显示两表中的所有记录。

SELECT *
FROM df1
FULL OUTER JOIN df2
  ON df1.key = df2.key;

UNION#

可以使用 concat() 执行 UNION ALL 。

SELECT city, rank
FROM df1
UNION ALL
SELECT city, rank
FROM df2;
/*
         city  rank
      Chicago     1
San Francisco     2
New York City     3
      Chicago     1
       Boston     4
  Los Angeles     5
*/

SQL的 UNION 与 UNION ALL 类似，但 UNION 会移除重复的行。

SELECT city, rank
FROM df1
UNION
SELECT city, rank
FROM df2;
-- notice that there is only one Chicago record this time
/*
         city  rank
      Chicago     1
San Francisco     2
New York City     3
       Boston     4
  Los Angeles     5
*/

在pandas中，你可以结合使用 concat() 和 drop_duplicates() 。

LIMIT#

SELECT * FROM tips
LIMIT 10;

pandas中一些SQL分析和聚合函数的等效实现#

带偏移量的Top n行#

-- MySQL
SELECT * FROM tips
ORDER BY tip DESC
LIMIT 10 OFFSET 5;

每个分组的Top n行#

-- Oracle's ROW_NUMBER() analytic function
SELECT * FROM (
  SELECT
    t.*,
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY day ORDER BY total_bill DESC) AS rn
  FROM tips t
)
WHERE rn < 3
ORDER BY day, rn;

使用 rank(method='first') 函数的相同操作

-- Oracle's RANK() analytic function
SELECT * FROM (
  SELECT
    t.*,
    RANK() OVER(PARTITION BY sex ORDER BY tip) AS rnk
  FROM tips t
  WHERE tip < 2
)
WHERE rnk < 3
ORDER BY sex, rnk;

我们来找出对于 (tips < 2) 的情况下，按性别分组的 (rank < 3) 的小费。请注意，当使用 rank(method='min') 函数时，对于相同 tip 的 rnk_min 保持不变（类似于Oracle的 RANK() 函数）。

UPDATE#

UPDATE tips
SET tip = tip*2
WHERE tip < 2;

DELETE#

DELETE FROM tips
WHERE tip > 9;

在pandas中，我们选择要保留的行，而不是删除它们：

请给出一个简单的 Pandas 代码示例

下面是一个简单的 Pandas 用法示例：

import pandas as pd

# 构造数据
df = pd.DataFrame({
    "order_id": [1001,1002,1003,1004,1005],
    "city": ["Beijing","Shanghai","Beijing","Shenzhen","Shanghai"],
    "category": ["Book","Pen","Book","Notebook","Book"],
    "price": [58,5,58,12,58],
    "quantity": [2,10,1,5,3]
})

# 计算订单总金额
df["total_amount"] = df["price"] * df["quantity"]

# 按城市统计销售额
city_sales = df.groupby("city", as_index=False)["total_amount"].sum().sort_values(by="total_amount", ascending=False)
print("各城市销售额：\n", city_sales)

# 按类别统计销量
category_sales = df.groupby("category", as_index=False)["quantity"].sum().sort_values(by="quantity", ascending=False)
print("\n商品类别销量排行：\n", category_sales)

# 销量最高类别
top_category = category_sales.iloc[0]
print(f"\n销量最高的商品类别：{top_category['category']}，销量 {top_category['quantity']}")

你可以在 PythonRun 上执行它，看看结果。

如何运行和测试 Pandas 的代码？

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