Python pandas 还支持 SQL 查询,使得在数据处理和析中能够充分利用 SQL 的强大功能

确实,Python 因为其强大的数据处理和分析能力而广受欢迎,这其中 pandas 库发挥了重要作用。pandas 提供了大量高效的数据结构,使数据导入、清洗、转换、分析和可视化变得非常简单。同时,pandas 还支持 SQL 查询,使得在数据处理和分析中能够充分利用 SQL 的强大功能。

在 pandas 中使用 SQL 功能,你通常需要使用 pandasql 这个库,它允许你直接在 pandas DataFrame 上执行 SQL 查询。这样,你就可以利用 SQL 的语法和查询能力来处理数据,而无需将数据导入到数据库系统中。

下面是一个简单的示例,展示如何在 pandas 中使用 SQL 查询:

首先,你需要安装 pandasql 和 pysqlite3(用于 SQL 语句的执行):

bash
复制
pip install pandasql pysqlite3


然后,你可以使用以下代码来创建一个 DataFrame 并执行 SQL 查询:

python
复制
import pandas as pd
from pandasql import sqldf
pysqlite3.register_adapters_and_converters()

# 创建一个简单的 DataFrame
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [25, 30, 35, 40],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 SQL 查询筛选出年龄大于 30 的人
query = """
SELECT *
FROM df
WHERE Age > 30
"""
result = sqldf

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