一、简介
SQL是开发者最重要的技能之一。在Python数据分析生态中，Pandas的使用最为广泛。但是，如果不熟悉Pandas，则必须学习Pandas函数（分组、聚合、连接等）。相比之下，使用SQL查询数据帧更加容易。Pandasql库正好可以满足需求！
【Pandasql项目主页】：https://pypi.org/project/pandasql/
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二、Pandasql的初始步骤
设置工作环境。
2.1 安装Pandasql
如果使用的是Google Colab，可以使用pip来安装Pandasql并进行相关代码编写：
pip install pandasql如果在本地机器上使用Python，请确保在专门为该项目创建的虚拟环境中安装了Pandas和Seaborn。可以使用内置的venv软件包创建和管理虚拟环境。
本文在Ubuntu LTS 22.04上运行Python 3.11。因此，以下说明适用于Ubuntu（在Mac上也同样适用）。如果使用的是Windows机器，请按照以下说明来创建和激活虚拟环境。
在项目目录中运行以下命令创建虚拟环境（此处命名为v1）：
python3 -m venv v1然后激活虚拟环境：
source v1/bin/activate现在安装Pandas、Seaborn和Pandasql：
pip3 install pandas seaborn pandasql注意：如果尚未安装pip，可以通过运行apt install python3-pip更新系统软件包并安装它。
2.2 sqldf函数
要在Pandas数据帧上运行SQL查询，可以使用以下语法导入并使用sqldf：
from pandasql import sqldf
sqldf(query, globals())其中：
- query表示想要在Pandas数据帧上执行的SQL查询语句。它应该是一个包含有效SQL查询的字符串。
- globals()指定了查询中使用的数据帧所在的全局命名空间。
三、使用Pandasql查询Pandas数据帧
首先导入所需的包和从Pandasql导入sqldf函数：
import pandas as pd
import seaborn as sns
from pandasql import sqldf由于将在数据帧上运行多个查询，因此可以定义一个函数，这样就可以通过将查询作为参数传递来调用它：
# 为运行SQL查询定义可重复使用的函数
run_query = lambda query: sqldf(query, globals())对于接下来的所有示例，本文将运行run_query函数（该函数在底层使用了sqldf()），在tips_df数据帧上执行SQL查询，然后打印出返回的结果。
3.1 加载数据集
这里，使用内置于Seaborn库中的"tips"数据集。"tips"数据集包含有关餐厅小费的信息，包括总账单、小费金额、付款人的性别、星期几等。
将"tips"数据集加载到名为tips_df的数据帧中：
# 将"tips"数据集加载到`pandas`数据帧中
tips_df = sns.load_dataset("tips")3.2 示例1 - 选择数据
下面是本文的第一个查询，简单的SELECT语句：
# 简单的SELECT查询
query_1 = """
SELECT *
FROM tips_df
LIMIT 10;
"""
result_1 = run_query(query_1)
print(result_1)如图所示，该查询选择了tips_df数据帧中的所有列，并使用"LIMIT"关键字将输出限制在前10行。这相当于在Pandas中执行tips_df.head(10)：
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query_1的输出
3.3 示例2 - 根据条件过滤
接下来，编写根据条件过滤结果的查询：
# 根据条件过滤
query_2 = """
SELECT *
FROM tips_df
WHERE total_bill > 30 AND tip > 5;
"""
result_2 = run_query(query_2)
print(result_2)该查询根据WHERE子句中指定的条件过滤tips_df数据帧。它从tips_df数据帧中选择其中'total_bill'大于30并且'tip'金额大于5的所有列。
运行query_2将得到以下结果：
query_2的输出
3.4 示例3 - 分组和聚合
运行以下查询，以获取按天分组的平均账单金额：
# 分组和聚合
query_3 = """
SELECT day, AVG(total_bill) as avg_bill
FROM tips_df
GROUP BY day;
"""
result_3 = run_query(query_3)
print(result_3)以下是输出结果：
query_3的输出
可以清楚地看到周末的平均账单金额略高。
再举一个分组和聚合的例子。观察以下查询：
query_4 = """
SELECT day, COUNT(*) as num_transactions, AVG(total_bill) as avg_bill, MAX(tip) as max_tip
FROM tips_df
GROUP BY day;
"""
result_4 = run_query(query_4)
print(result_4)查询query_4通过'day'列对tips_df数据帧中的数据进行分组，并为每个分组计算以下聚合函数：
- num_transactions：交易次数。
- avg_bill：'total_bill'列的平均值。
- max_tip：'tip'列的最大值。
如图所示，得到了按日期分组的上述数量：
query_4的输出
3.5 示例4 - 子查询
接下来添加一个使用子查询的查询示例：
# 子查询
query_5 = """
SELECT *
FROM tips_df
WHERE total_bill > (SELECT AVG(total_bill) FROM tips_df);
"""
result_5 = run_query(query_5)
print(result_5)其中，
- 内部子查询计算了tips_df数据帧中'total_bill'列的平均值。
- 然后，外部查询选择了tips_df数据帧中'total_bill'大于计算得到的平均值的所有列。
运行query_5，得到以下结果：
query_5的输出
3.6 示例5 - 连接两个数据帧
由于目前只有一个数据帧。为了进行简单的连接操作，创建另一个数据帧，如下所示：
# 创建另一个要与`tips_df`连接的数据帧
other_data = pd.DataFrame({
'day': ['Thur','Fri', 'Sat', 'Sun'],
'special_event': ['Throwback Thursday', 'Feel Good Friday', 'Social Saturday','Fun Sunday', ]
})other_data数据帧将每天与一个特殊事件关联起来。
现在，在共同的'day'列上执行tips_df和other_data数据帧之间的LEFT JOIN：
query_6 = """
SELECT t.*, o.special_event
FROM tips_df t
LEFT JOIN other_data o ON t.day = o.day;
"""
result_6 = run_query(query_6)
print(result_6)以下是连接操作的结果：
query_6的输出
四、总结
本文介绍了如何使用Pandasql在Pandas数据帧上运行SQL查询。尽管在Pandasql中使用SQL查询数据帧变得非常简单，但也存在一些限制。
最主要的限制是，Pandasql比原生Pandas慢几个数量级。本文对此的建议是：如果需要使用Pandas进行数据分析，可以在学习Pandas并快速上手时使用Pandasql来查询数据帧。然后，一旦熟悉了Pandas，可以切换到Pandas或其他的库（类似Polars）。
