Python Pandas 与 SQL 的比较

由于许多潜在的 Pandas 用户对 SQL 有一定的了解，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。

import pandas as pd

url = 'https:// raw.github.com/pandasdev/
pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv'

tips=pd.read_csv(url)
print tips.head()

输出如下：

    total_bill   tip      sex  smoker  day     time  size
0        16.99  1.01   Female      No  Sun  Dinner      2
1        10.34  1.66     Male      No  Sun  Dinner      3
2        21.01  3.50     Male      No  Sun  Dinner      3
3        23.68  3.31     Male      No  Sun  Dinner      2
4        24.59  3.61   Female      No  Sun  Dinner      4

SELECT

在 SQL 中，选择是使用逗号分隔的列列表来完成的(或使用 * 选择所有列)：

SELECT total_bill, tip, smoker, time
FROM tips
LIMIT 5;

使用 Pandas，列选择是通过将列名列表传递给 DataFrame 来完成的：

tips[['total_bill', 'tip', 'smoker', 'time']].head(5)

让我们来看看完整的程序：

import pandas as pd

url = 'https:// raw.github.com/pandasdev/
pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv'
 
tips=pd.read_csv(url)
print tips[['total_bill', 'tip', 'smoker', 'time']].head(5)

输出如下：

   total_bill   tip  smoker     time
0       16.99  1.01      No   Dinner
1       10.34  1.66      No   Dinner
2       21.01  3.50      No   Dinner
3       23.68  3.31      No   Dinner
4       24.59  3.61      No   Dinner

在没有列名列表的情况下调用 DataFrame 将显示所有列(类似于 SQL 的 *)。

WHERE

SQL 中的过滤是通过 WHERE 子句完成的。

  SELECT * FROM tips WHERE time = 'Dinner' LIMIT 5;

可以通过多种方式过滤数据帧；其中最直观的是使用布尔索引。

  tips[tips['time'] == 'Dinner'].head(5)

让我们来看看完整的程序：

import pandas as pd

url = 'https:// raw.github.com/pandasdev/
pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv'

tips=pd.read_csv(url)
print tips[tips['time'] == 'Dinner'].head(5)

输出如下：

   total_bill   tip      sex  smoker  day    time  size
0       16.99  1.01   Female     No   Sun  Dinner    2
1       10.34  1.66     Male     No   Sun  Dinner    3
2       21.01  3.50     Male     No   Sun  Dinner    3
3       23.68  3.31     Male     No   Sun  Dinner    2
4       24.59  3.61   Female     No   Sun  Dinner    4

上面的语句将一系列 True/False 对象传递给 DataFrame，返回 True 的所有行。

GroupBy

此操作获取整个数据集中每个组中的记录计数。例如，一个查询获取我们性别留下的提示数量：

SELECT sex, count(*)
FROM tips
GROUP BY sex;

Pandas 的等价物是：

tips.groupby('sex').size()

让我们来看看完整的程序：

import pandas as pd

url = 'https:// raw.github.com/pandasdev/
pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv'

tips=pd.read_csv(url)
print tips.groupby('sex').size()

输出如下：

sex
Female   87
Male    157
dtype: int64

前 N 行

SQL 使用LIMIT返回前 n 行：

SELECT * FROM tips
LIMIT 5 ;

Pandas 的等价物是：

tips.head(5)

让我们看看完整的例子：

import pandas as pd

url = 'https:// raw.github.com/pandas-dev/pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv'

tips=pd.read_csv(url)
tips = tips[['smoker', 'day', 'time']].head(5)
print tips

输出如下：

   smoker   day     time
0      No   Sun   Dinner
1      No   Sun   Dinner
2      No   Sun   Dinner
3      No   Sun   Dinner
4      No   Sun   Dinner

这些是我们在 Pandas 库的前几章中学到的少数几个基本操作。