“真”pandas“假”sql

这篇博客利用了 pandas 对数据像 sql 一样去处理。

读取测试数据

import pandas as pd
import numpy as np

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

tips = pd.read_csv(url)  # 读取数据
tips.head()

测试数据的前5行如下：

SELECT（选择语句）

SQL语句：

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

Python语句：

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

UPDATE(更新语句)

SQL语句：

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

Python语句：

tips.loc[tips['tip'] < 2, 'tip'] *= 2

DELETE(删除语句)

SQL语句：

DELETE FROM tips WHERE tip > 9;

Python语句：

tips = tips.loc[tips['tip'] <= 9]

WHERE （条件）

SQL语句：

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

Python语句：

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

AND&OR

SQL语句：

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

Python语句：

# pandas中用“&”表示and;用“|”表示or
tips[(tips['time'] == 'Dinner') & (tips['tip'] > 5.00)]

SQL语句：

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

Python语句：

# 选出size大于5或者total_bill大于45的
tips[(tips['size'] >=5 ) | (tips['total_bill'] > 45)]

GROUP BY (分组聚合)

在pandas中，使用类似命名的 groupby() 方法执行SQL的GROUP BY操作。 groupby() 通常是指我们要将数据集拆分为组，应用一些函数（通常是聚合），然后将组合在一起的过程。
常见的SQL操作将在整个数据集中获取每个组中的记录计数。 例如，一个查询让我们得到性别剩余的提示数：

SQL语句：

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

Python语句：

# sql中的ocunt和pandas的count不一样，这里是size()达到我们的目的
tips.groupby('sex').size()

Python语句：

tips.groupby('sex').count()

Python语句：

# 对单独一列进行count
tips.groupby('sex')['total_bill'].count()

SQL语句：

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

也可以同时应用多种功能。 例如，假设我们希望看到技巧数量在星期几之间有所差异，那么 agg() 可以让您将一个字典传递到您分组的 DataFrame ，指示哪些功能适用于特定的列。

Python语句：

tips.groupby('day').agg({'tip':np.mean, 'day':np.size})

按多列分组

SQL语句：

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
       Thur    45  2.673778
Yes    Fri     15  2.714000
       Sat     42  2.875476
       Sun     19  3.516842
       Thur    17  3.030000
*/

Python语句：

tips.groupby(['smoker','day']).agg({'tip':[np.size,np.mean]})

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缺失值的检查使用 notnull() 和 isnull() 

重新建立一个测试数据集：

df = pd.DataFrame({'col2':['A','B',np.NaN, 'C', 'D'],
                   'col1':['F', np.NaN, 'G','H','I']})

SQL语句：

SELECT * FROM df WHERE col2 IS NULL;

Python语句：

# 选择变量是col为null的行（观测）
df[df['col2'].isnull()]

SQL语句：

SELECT * FROM df WHERE col1 IS NOT NULL;

Python语句：

# 选择col1不是空值的行（观测）
df[df['col1'].notnull()]

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JOIN

可以使用 join() 或 merge() 执行 JOIN 。 默认情况下， join() 将在其索引上加入 DataFrames 。 每个方法都有参数允许您指定要执行的连接类型（LEFT，RIGHT，INNER，FULL）或要加入的列（列名称或索引）。

df1 = pd.DataFrame({'key':['A','B','C','D'], 'value':np.random.randn(4)})
df2 = pd.DataFrame({'key':['B','D','D','E'], 'value':np.random.randn(4)})

INNER JOIN

SQL语句：

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

Python语句：

pd.merge(df1,df2, on = 'key')

indexed_df2 = df2.set_index('key')
pd.merge(df1, indexed_df2, left_on='key',right_index=True)

LEFT OUTER JOIN

SQL语句：

-- show all records from df2
SELECT * FROM df1 RIGHT OUTER JOIN df2 ON df1.key=df2.key;

Python语句：

pd.merge(df1, df2, on = 'key', how='left')

RIGHT OUTER JOIN

SQL语句：

-- show all records from both tables
SELECT * FROM df1 FULL OUTER JOIN df2 ON df1.key = df2.key;

Python语句：

pd.merge(df1, df2, on = 'key', how='right')

FULL JOIN

SQL语句：

-- show all records from both tables
SELECT * FROM df1 FULL OUTER JOIN df2 ON df1.key = df2.key;

Python语句：

pd.merge(df1, df2 , on = 'key', how = 'outer')

UNION

新建数据集：

df1 = pd.DataFrame({'city': ['Chicago', 'San Francisco', 'New York City'],
                    'rank': range(1, 4)})
df2 = pd.DataFrame({'city': ['Chicago', 'Boston', 'Los Angeles'],
                    'rank': [1, 4, 5]})

SQL语句：

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
*/

Python语句:

pd.concat([df1,df2])

SQL UNION类似于UNION ALL，但是UNION将删除重复的行。

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，您可以使用 concat()  与 drop_duplicate() 结合使用。

pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates()