在 Pandas 数据帧上运行 SQL 查询 - Python

Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，它可以让我们在 Python 中轻松地处理数据。但是，有些时候我们需要在 Pandas 数据帧上运行 SQL 查询，以便更好地处理数据。

在 Python 中，我们可以使用 pandasql 模块来在 Pandas 数据帧上运行 SQL 查询。在本文中，我们将向您展示如何使用 pandasql 模块并在 Pandas 数据帧上运行 SQL 查询。

首先，我们需要使用 pip 安装 pandasql 模块：

pip install pandasql

接下来，我们将使用以下代码读取 CSV 文件，并将其存储为 Pandas 数据帧：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
df = pd.DataFrame(data)

我们现在可以使用 pandasql 模块来在 Pandas 数据帧上运行 SQL 查询。例如，如果我们想选择 data 数据帧中 age 大于等于 30 的所有行：

from pandasql import sqldf

query = "SELECT * FROM df WHERE age >= 30"
result_df = sqldf(query)

我们可以使用 result_df 来访问 SQL 查询的结果。这个结果也将作为一个 Pandas 数据帧返回。

这是一个完整的例子，展示了如何在 Pandas 数据帧上运行 SQL 查询：

import pandas as pd
from pandasql import sqldf

# 读取 CSV 文件作为 Pandas 数据帧
data = pd.read_csv('data.csv')
df = pd.DataFrame(data)

# 在 Pandas 数据帧上运行 SQL 查询
query = "SELECT * FROM df WHERE age >= 30"
result_df = sqldf(query)

# 打印查询结果
print(result_df)