人生苦短，我学Python！
本文的所有演示数据，均是基于下方的四张表。下面这四张表大家应该不陌生，这就是网传50道经典MySQL面试题中使用到的几张原表。关于下方各表之间的关联关系，我就不给大家说明了，仔细观察字段名，应该就可以发现。
简介
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，下方提供sqlite中常用函数大全，希望对你有帮助。
sqlite函数大全：http://suo.im/5DWraE
导入相关库：
import pandas as pd
from pandasql import sqldf
登录后复制声明全局变量的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；
在使用之前，声明该全局变量
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)
登录后复制部分结果如下：
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")
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)
登录后复制部分结果如下：
写几个简单的SQL语句
查看sqlite的版本
student = pd.read_excel("student.xlsx")
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
query1 = """
select sqlite_version(*)
"""
pysqldf(query1)
登录后复制结果如下：
where筛选
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)
登录后复制结果如下：
多表连接
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)
登录后复制部分结果如下：
分组聚合
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)
登录后复制结果如下：
union查询
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)
登录后复制结果如下：
以上就是Pandas与SQL的超强结合，爆赞！的详细内容，转载自php中文网
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