利用pandas实现SQL中的操作

最新推荐文章于 2025-07-05 02:45:00 发布

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本文介绍了如何利用pandas库来实现SQL中的连接和分组操作。通过示例展示了如何进行外连接，并探讨了在dataframe上的分组方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

连接

设a1,a2为两个dataframe,二者中存在相同的键值，两个对象连接的方式有下面几种：

(1)内连接，pd.merge(a1, a2, on='key')
(2)左连接，pd.merge(a1, a2, on='key', how='left')
(3)右连接，pd.merge(a1, a2, on='key', how='right')

(4)外连接， pd.merge(a1, a2, on='key', how='outer')

In [7]: a=pd.DataFrame({"a":[3,2,4],'b':[1,3,5],'c':[9,3,1]})

In [8]: a
Out[8]:
   a  b  c
0  3  1  9
1  2  3  3
2  4  5  1

In [9]: b=pd.DataFrame({"c":[1,3,2],"d":[6,4,1]})

In [10]: b
Out[10]:
   c  d
0  1  6
1  3  4
2  2  1

In [12]: pd.merge(a,b,on="c")#内连接
Out[12]:
   a  b  c  d
0  2  3  3  4
1  4  5  1  6

In [13]: pd.merge(a,b,on="c",how="left")#左外连接
Out[13]:
   a  b  c    d
0  3  1  9  NaN
1  2  3  3  4.0
2  4  5  1  6.0

In [14]: pd.merge(a,b,on="c",how="right")#右外连接
Out[14]:
     a    b  c  d
0  2.0  3.0  3  4
1  4.0  5.0  1  6
2  NaN  NaN  2  1

In [15]: pd.merge(a,b,on="c",how="outer")#外连接
Out[15]:
     a    b  c    d
0  3.0  1.0  9  NaN
1  2.0  3.0  3  4.0
2  4.0  5.0  1  6.0
3  NaN  NaN  2  1.0

分组

In [16]: d=pd.DataFrame({"a":['a','c','b','a'],"b":[1,2,1,2]})

In [17]: d
Out[17]:
   a  b
0  a  1
1  c  2
2  b  1
3  a  2

In [18]: d.groupby('a')#可以传入一个列表的参数(by)，还可以设置参数axis
Out[18]: <pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x000001F4EE49FD68>

In [19]: d.groupby('a').size()
Out[19]:
a
a    2
b    1
c    1
dtype: int64

In [20]: for name,group in d.groupby('a'):
    ...:     print("name:",name)
    ...:     print(group)
    ...:
name: a
   a  b
0  a  1
3  a  2
name: b
   a  b
2  b  1
name: c
   a  b
1  c  2

In [21]: d.groupby('a').sum()
Out[21]:
   b
a
a  3
b  1
c  2