數據分析

Author：louwill

Machine Learning Lab

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作為一名數據分析師or算法工程師，利用SQL熟練的取數是一項必備的基礎能力。除了SQL以外，Python的pandas也為我們提供了SQL的大多數功能。筆者對SQL和pandas相關數據操作的對照功能進行了整理?？梢哉f是非常實用了。

標準的SQL查詢語法如下：

select?(distinct)?[字段] from?[表1]?join?[表2] on [匹配字段] where [過濾條件] group by [字段] having?[過濾條件] order by [字段] desc limit?[個數]?offset?[個數]

我們以2018-19賽季部分NBA一些球星的數據為例進行說明。該數據在pandas和MySQL中分別樣式分別如下：

SQL的增刪改查最主要的還是查詢方法。我們先從查詢方法開始。

select：選擇球員、球隊和場均得分三列：

distinct:?查看這些球員都有哪幾種球場位置：

count：統計樣本量

分類值統計：

連續值描述性統計：

where：

單條件：查找屬于得分后衛的球員：

多條件：查找屬于得分后衛且得分大于27分的球員：

in/not in?查找：

order by?排序語句：

對球員得分進行排序：

limit/offset語句：

對球員得分排序后取前三或者第二到第四

group by語句：

求每個位置球員的平均得分并降序排序：

having子句：

求每個位置球員的平均得分并篩選大于26分的記錄：

多表聯立查詢：inner join/outer(left right) join/union

給出新表如下：

inner join：

left join:

right join:

union:

主要的查詢部分對照完了之后，我們再來看SQL和pandas中的增刪改方法。

SQL中創建表、修改表、插入表和刪除表的語句如下表所示：

上述四種方法與之對應的pandas寫法如下：

參考資料：

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/comparison/comparison_with_sql.html

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【数据分析】pandas增删改查！sql2pandas方法手册的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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