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