Python数据分析神器Pandas与数据库查询语言SQL的对比

Pandas是Python领域强大的数据处理与分析的类库，而SQL是关系型数据库MYSQL、Oracle的查询语言，这两者都是对表格型数据的查询和操作，有很多相似之处，本文和视频（视频在文章最下方）实现两者的对比。

以下文章的编排方式，是先给出SQL语句，然后给出Pandas对应的实现

Pandas和数据库查询语言SQL的对比

Pandas：Python最流行的数据处理与数据分析的类库
SQL：结构化查询语言，用于对MySQL、Oracle等关系型数据库的增删改查

两者都是对“表格型”数据的操作和查询，所以很多语法都能对应起来

对比列表：

SELECT数据查询
WHERE按条件查询
in和not in的条件查询
groupby分组统计
JOIN数据关联
UNION数据合并
Order Limit先排序后分页
取每个分组group的top n
UPDATE数据更新
DELETE删除数据

0. 读取泰坦尼克数据集

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('./datas/titanic/titanic_train.csv')
df.head()

1. SELECT数据查询

# SQL：
sql = '''
    SELECT PassengerId, Sex, Age, Survived
    FROM titanic
    LIMIT 5;
'''

# Pandas
df[['PassengerId', 'Sex', 'Age', 'Survived']].head(5)

df.head(5)类似select * from table limit 5，查询所有的字段

2. WHERE按条件查询

# SQL：
sql = '''
    SELECT *
    FROM titanic
    where Sex='male' and Age>=20.0 and Age<=40.0
    LIMIT 5;
'''

# 使用括号的方式，级联多个条件|
condition = (df['Sex']=='male') & (df['Age']>=20.0) & (df['Age']<=40.0)
condition.value_counts()

df[condition].head(5)

3. in和not in的条件查询

df['Pclass'].unique()

# SQL：
sql = '''
    SELECT *
    FROM titanic
    where Pclass in (1,2)
    LIMIT 5;
'''

# in 
df[df['Pclass'].isin((1,2))].head()

# not in 
df[~df['Pclass'].isin((1,2))].head()

4. groupby分组统计

4.1 单个列的聚合

# SQL：
sql = '''
    SELECT 
        -- 分性别的存活人数
        sum(Survived),
        -- 分性别的平均年龄
        mean(Age)
        -- 分性别的平均票价
        mean(Fare)
    FROM titanic
    group by Sex
'''

df.groupby('Sex').agg({'Survived':np.sum, 'Age':np.mean, 'Fare':np.mean})

4.2 多个列的聚合

# SQL：
sql = '''
    SELECT 
        -- 不同存活和性别分组的，平均年龄
        mean(Age)
        -- 不同存活和性别分组的，平均票价
        mean(Fare)
    FROM titanic
    group by Survived, Sex
'''

df.groupby(['Survived', 'Sex']).agg({'Age':np.mean, 'Fare':np.mean})

5. JOIN数据关联

# 电影评分数据集，评分表
df_rating = pd.read_csv('./datas/ml-latest-small/ratings.csv')
df_rating.head(5)

# 电影评分数据集，电影信息表
df_movies = pd.read_csv('./datas/ml-latest-small/movies.csv')
df_movies.head(5)

# SQL：
sql = '''
    SELECT *
    FROM 
        rating join movies 
        on(rating.movieId=movies.movieId)
    limit 5
'''

df_merged = pd.merge(left=df_rating, right=df_movies, on='movieId')
df_merged.head(5)

6. UNION数据合并

df1 = pd.DataFrame({'city': ['Chicago', 'San Francisco', 'New York City'],
                    'rank': range(1, 4)}) 
df1

df2 = pd.DataFrame({'city': ['Chicago', 'Boston', 'Los Angeles'],
                    'rank': [1, 4, 5]})
df2

# SQL：
sql = '''
    SELECT city, rank
    FROM df1

    UNION ALL

    SELECT city, rank
    FROM df2;
'''

# pandas
pd.concat([df1, df2])

7. Order Limit先排序后分页

# SQL：
sql = '''
    SELECT *
    from titanic
    order by Fare
    limit 5
'''

df.sort_values('Fare', ascending=False).head(5)

8. 取每个分组group的top n

# MYSQL不支持
# Oracle有ROW_NUMBER语法

# 按（Survived，Sex）分组，取Age的TOP 2
df.groupby(['Survived', 'Sex']).apply(
    lambda df:df.sort_values('Age', ascending=False).head(2))

9. UPDATE数据更新

df.info()

# SQL：
sql = '''
    UPDATE titanic
    set Age=0
    where Age is null
'''

condition = df['Age'].isna()
condition.value_counts()

df[condition] = 0

df['Age'].isna().value_counts()

10. DELETE删除数据

# SQL：
sql = '''
    DELETE FROM titanic
    where Age=0
'''

df_new = df[df['Age']!=0]

df_new[df_new['Age']==0]

视频是传达技术最好的方式，请看视频讲解：

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