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python中如何把excel文件读取为df并用SQL查询、分析

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下载、导入第三方库

下载:python -m pip install pandasql
导入:from pandasql import sqldf,load_births,load_meat

from pandasql import sqldf,load_births,load_meat

加载内置数据集

df1 = load_births()
df2 = load_meat()

预览数据查看前几行

df1.head()

python中如何把excel文件读取为df并用SQL查询、分析

调用sqldf方法,参数为sql语句

sql = """
        select 
            date,count(*) as n
        from df1 
        group by date
        order by n desc;
      """
result = sqldf(sql)
result[result['n']==3]

对比一下,结果是相同的

df1['date'].value_counts().head(12)

1991-12-01    3
1991-10-01    3
1991-06-01    3
1991-08-01    3
1991-09-01    3
1991-04-01    3
1991-02-01    3
1991-01-01    3
1991-03-01    3
1991-07-01    3
1991-11-01    3
1991-05-01    3
Name: date, dtype: int64

聚合效果

sql2 = """
        select max(beef),min(pork),sum(turkey),count(veal)
        from df2;
    """
result2 = sqldf(sql2)
result2

多表连接也是可以的哦~

df1.merge(df2,on='date',how = 'inner')

sql3 = """
        select df1.*,df2.* 
        from df1 inner join df2 
        on df1.date = df2.date;
        """
result3 = sqldf(sql3)

resul

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