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  • 适用于SQL人员的Pandas速查表

    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。

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