十分钟读懂python的“数据库”语言

2017 年 11 月 9 日 Python技术博文 Anne


JOIN可以用join()执行merge()默认情况下, join()将在其索引中加入DataFrame。每个方法都有参数,允许您指定要执行的联接类型(LEFT,RIGHT,INNER,FULL)或要联接的列(列名称或索引)。


假设我们有两个与我们的DataFrame具有相同名称和结构的数据库表。

现在我们来看看各种类型的JOIN。


merge() 还提供了一些参数,当您想要将另一个DataFrame的索引与另一个DataFrame的列结合时。

pandas还允许FULL JOIN,它显示数据集的两端,无论连接的列是否匹配。在写作时,所有的RDBMS(MySQL)都不支持FULL JOIN。

UNION ALL可以使用concat()

SQL的UNION与UNION ALL类似,但UNION将删除重复的行。

pandas可以concat()drop_duplicates()一起使用 

Pandas等同于某些SQL分析和聚合函数

顶部N行与偏移

每组顶部N行

同样使用rank(method ='first')函数

找到每个性别组(小于3)的提示(提示<2)。请注意,当使用rank(method='min')函数 rnk_min对于相同的提示(与Oracle的RANK()函数)保持相同时;

更新

DELETE¶

在pandas中,我们选择应该保留的行,而不是删除它们


今日赠言


做技术遇到不会的不懂的时候应该怎么做呢,请教别人还是自己专研呢?如果时间紧急你又可以找到紧密相关的技术大牛,那讨教一番是绝对助益的。但是绝大多数我们都是一个人面对的,所以一定要有自己处理问题和自学的能力;能决定你未来的人是你自己,不是任何别的其他人!


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from:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/comparison_with_sql.html


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