Pandas vs SQL全面对比
前一段时间给大家详解过 Pandas 的用法，今天再来分享下 Pandas 与 SQL 的对比。
Pandas 和 SQL 有很多相似之处，都是对二维表的数据进行查询、处理，都是数据分析中常用的工具。
对于只会 Pandas 或只会 SQL 的朋友，可以通过今天例子快速学会另一个。
1. 数据查询
首先，读取数据
javascript
复制代码
import pandas as pd
import numpy as np
tips = pd.read_csv('tips.csv')
tips
1.1 查询列
查询 total_bill和tip 两列
lua
复制代码
tips[["total_bill", "tip"]]
用 SQL 实现：
csharp
复制代码
select total_bill, tip
from tips;
1.2 增加列
查询结果中，新增一列tip_rate
css
复制代码
tips['tip_rate'] = tips["tip"] / tips["total_bill"]
用 SQL 实现：
csharp
复制代码
select *, tip/total_bill as tip_rate
from tips;
1.3 筛选条件
查询 time列等于Dinner并且tip列大于5的数据
css
复制代码
tips[(tips["time"] == "Dinner") & (tips["tip"] > 5.00)]
用 SQL 实现：
sql
复制代码
select *
from tips
where time = 'Dinner' and tip > 5.00;
2. 分组聚合
按照某列分组计数
python
复制代码
tips.groupby("sex").size()
'''
sex
Female 87
Male 157
dtype: int64
'''
用 SQL 实现：
csharp
复制代码
select sex, count(*)
from tips
group by sex;
按照多列聚合多个值
matlab
复制代码
tips.groupby(["smoker", "day"]).agg({"tip": [np.size, np.mean]})
用 SQL 实现：
sql
复制代码
select smoker, day, count(*), avg(tip)
from tips
group by smoker, day;
3. join
构造两个临时DataFrame
ini
复制代码
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)})
先用 Pandas 分别实现inner join、left join、right join和full join。
ini
复制代码
# inner join
pd.merge(df1, df2, on="key")
# left join
pd.merge(df1, df2, on="key", how="left")
# inner join
pd.merge(df1, df2, on="key", how="right")
# inner join
pd.merge(df1, df2, on="key", how="outer")
用 SQL 分别实现：
vbnet
复制代码
# inner join
select *
from df1 inner join df2
on df1.key = df2.key;
# left join
select *
from df1 left join df2
on df1.key = df2.key;
# right join
select *
from df1 right join df2
on df1.key = df2.key;
# full join
select *
from df1 full join df2
on df1.key = df2.key;
4. union
将两个表纵向堆叠
css
复制代码
pd.concat([df1, df2])
用 SQL 实现：
sql
复制代码
select *
from df1
union all
SELECT *
from df2;
将两个表纵向堆叠并去重
scss
复制代码
pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates()
用 SQL 实现：
sql
复制代码
select *
from df1
union
SELECT *
from df2;
5. 开窗
对tips中day列取值相同的记录按照total_bill排序。
css
复制代码
(tips.assign(
rn=tips.sort_values(["total_bill"], ascending=False)
.groupby(["day"])
.cumcount()
+ 1
)
.sort_values(["day", "rn"])
)
用 SQL 实现：
sql
复制代码
select
*,
row_number() over(partition by day order by total_bill desc) as rn
from tips t
day列取值相同的记录会被划分到同一个窗口内，并按照total_bill排序，窗口之间的数据互不影响，这类操作便被称为开窗。
今天的内容就到这里啦。通过几个简单的实践案例大家可以直观感受下 Pandas 和 SQL 在数据处理上的相似之处。
题外话
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