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适用于SQL人员的Pandas速查表

2020-08-13 17:03:18 | 来源:中培企业IT培训网

P的ANDA库是数据科学家的事实上的标准工具,时下。它被全球许多数据科学家广泛使用。熟悉它之后,无论我从事什么项目,我总是将其用于处理表结构数据。它工作快速可靠,支持CSV,Excel,JSON等。但是,作为一个有SQL经验的人,一开始我在操作表(aka DataFrames)时遇到了一些困难和困惑。最终,我了解了更多的API和正确执行操作的方法。我相信许多对熊猫迈出第一步的人可能都有相同的经历。前段时间,我使用SQL查询及其在Pandas中的类比编写了备忘单。我很高兴与大家分享。在这篇文章中,将使用“ SELECT”共享查询。稍后,我将向熊猫发布其他查询及其类比。我很高兴收到您关于备忘单的反馈和愿望清单。

  我们有三个简单的表:

· 使用者

· 培训班

· 出勤率

  其余的查询将涉及对它们的数据操作。

  让我们从基本的SELECT命令开始。

· 选择*来自用户

· 选择*来自用户LIMIT 0,10

· 选择*来自用户,电子邮件为空

· 从用户中选择名字,姓氏

· SELECT DISTINCT birth_year来自用户

  基本的数学和算术运算。

· 从用户中选择AVG(点);

· 从用户中选择总和(点);

  有条件的操作和喜欢。

· 选择*从1998年至2018年之间的出生年龄的用户

· SELECT * FROM users where where first_name LIKE'Ch%'

· SELECT * FROM users where where first_name LIKE'%es'

· SELECT * FROM users where where first_name LIKE'%on%'

· 从用户那里选择first_name,last_name,例如first_name,例如'%on%'

我用JOIN和ORDER BY相关的SQL查询来结束这篇文章。为了使代码更简单易读,我将结果分配到新变量中,并在下一个变量中重新使用它们。

· SELECT * FROM出勤atn

· LEFT JOIN用户usr ON atn.user_id = usr.id

  现在让我们将上面的结果与课程标题一起加入。其结果将与以下SQL命令的结果相同。

· SELECT * FROM atn atn

· LEFT JOIN用户usr ON atn.user_id = usr.id

· LEFT JOIN课程co ON co.id = atn.course_id

  上面的查询将返回包含所有列的完整表/数据框。要选择必要的列,我们可以使用与以前相同的方法。

· SELECT * FROM users ORDER BY first_name,last_name

· SELECT * FROM users ORDER BY first_name,last_name DESC

· SELECT first_name,last_name,birth_year,

· 积分,course_name,讲师FROM出勤atn

· LEFT JOIN用户usr ON atn.user_id = usr.id

· LEFT JOIN课程co ON co.id = atn.course_id

· ORDER BY first_name,last_name

以上就是关于适用于SQL人员的Pandas速查表的全部内容,想了解更多关于SQL数据库的信息,请继续关注中培伟业。