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小试牛刀：用SQL玩转R数据框
当然我们可以引用R中的sqldf包，让SQL在R飞起，处理数据就这么简单。 一定要安装的包 library(dplyr) library(sqldf) library(data.table) library(ggplot2) library(compare) library( plotrix) 3.1，COUNT计数 #SQL：sqldf(" SELECT COUNT(sid) as 'Number of rows' FROM student_dframe; ") #R：nrow (student_dframe) 输出结果为：6 3.2，LIMIT 取部分行，前三行 #SQL ：sqldf("SELECT * FROM student_dframe LIMIT 3;") #R： head(student_dframe, 3) 输出结果： 3.3，WHERE 过滤数据 SQL2=sqldf("SELECT * FROM student_dframe WHERE sex ='男'
71310编辑于 2022-04-27 - 来自专栏Python+数据分析+可视化
Python遇上SQL，于是一个好用的Python第三方库出现了!
sqlite函数大全：http://suo.im/5DWraE 导入相关库： import pandas as pd from pandasql import sqldf 2）声明全局变量的2种方式 ① (query1) sqldf(query2) sqldf(query3) sqldf(query4) 部分结果如下： ② 一次性声明好全局变量 df1 = pd.read_excel("student.xlsx (query1) sqldf(query2) sqldf(query3) sqldf(query4) 部分结果如下： 3）写几个简单的SQL语句 ① 查看sqlite的版本 student = pd.read_excel ("student.xlsx") pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals()) query1 = """ select sqlite_version(*) "" " pysqldf(query1) 结果如下： ② where筛选 student = pd.read_excel("student.xlsx") pysqldf = lambda q: sqldf(q
848100编辑于 2023-11-09 - 来自专栏凹凸玩数据
爱了！爱了！一款用 pandas 玩转 SQL 的神器
sqlite函数大全：http://suo.im/5DWraE 导入相关库： import pandas as pd from pandasql import sqldf 声明全局变量的2种方式 ① (query1) sqldf(query2) sqldf(query3) sqldf(query4) 部分结果如下： ? (query1) sqldf(query2) sqldf(query3) sqldf(query4) 部分结果如下： ? 写几个简单的SQL语句 ① 查看sqlite的版本 student = pd.read_excel("student.xlsx") pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals ② where筛选 student = pd.read_excel("student.xlsx") pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals()) query1 = ""
95410发布于 2020-09-07 - 来自专栏菜鸟学数据分析之R语言
基础知识 | R语言数据管理之SQL语句
02 选值 > sqldf("select city,item,number,amount from Sale") ? 03 选取某一列数据，并删除重复值 > sqldf("select DISTINCT item from Sale") ? 04 筛选数据 >sqldf("select * from Sale where date>1000") #比较运算符=，>=可用于SQL ? >sqldf("select * from Sale where amount>=1000 AND city=='武汉'") #逻辑运算符AND可用，其他如OR，NOT > sqldf("select * from Sale where amount*23>=3000") #算术运算符*，+，-，/可用SQL 05 排序数据 >sqldf("select date,city,item,number,amount
1.3K51发布于 2020-08-06 - 来自专栏程序员八阿哥
我把excel文件读取为df，用SQL查询、分析，它不香吗？
请看~ 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 复制代码 加载内置数据集 df1 = load_births() df2 = load_meat() 复制代码 预览数据查看前几行 df1.head() 复制代码 image 预览数据查看后几行 df2.tail() 复制代码 image 调用sqldf方法，参数为sql语句 sql = """ """ select max(beef),min(pork),sum(turkey),count(veal) from df2; """ result2 = sqldf *,df2.* from df1 inner join df2 on df1.date = df2.date; """ result3 = sqldf
1.2K20发布于 2021-01-07 - 来自专栏数据分析1480
教你几招R语言中的聚合操作
在R语言中提供了几种实现数据聚合的常用函数，它们分别是基于stats包中的aggregate函数、基于sqldf包中的sqldf函数以及基于dplyr包中的group_by函数和summarize函数。 为了弥补aggregate函数的缺点，使用sqldf包中的sqldf函数是一个不错的选择，它可以允许用户写入SQL语法，并基于SQL实现数据的聚合统计，关于该函数的用法和参数含义如下： sqldf(x, ("sqldf.connection"), verbose = isTRUE(getOption("sqldf.verbose"))) x：指定SQL语句，并且以字符串形式写入SQL语句； stringsAsFactors 如上表所示，利用sqldf函数可以轻松得到不同变量的不同聚合结果，但前提是读者必须掌握数据库SQL的语法。 尽管sqldf函数可以借助于SQL语法实现数据的聚合，但是使用该函数时容易产生异常错误，例如参数drv的值指定错误，就会导致sqldf函数无法生成结果（根据经验，参数drv的值设置为’SQLite’时，
4.1K20发布于 2019-08-06 - 来自专栏数据指象
抽转腾挪：python玩转csv数据
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 第二步：引用已经安装好的包 import pandas as pd from pandasql import sqldf sqldf 数据映射 操作 （不建议使用 select * ）： sqldf("select * from dfdata") sqldf 数据过滤 操作： sqldf("select * from dfdata where age=18") qldf 数据聚合 操作：统计人数的性别分布 sqldf("select sex,count(1) from dfdata group by sex") sqldf sqldf('''select t1. f = open("data.csv", "a", encoding="UTF-8") f.write("\n200,bing,199,man,188") f.flush() #### 写入新文件 (sqldf
49320编辑于 2023-09-01 - 来自专栏优雅R
「R」连接两个数据集的各种 join
（可惜没有tidyverse易用） 测试代码： library(microbenchmark) library(sqldf) library(dplyr) library(data.table) sapply (c("sqldf","dplyr","data.table"), packageVersion, simplify=FALSE) n = 5e7 set.seed(108) df1 = data.frame = sqldf("SELECT * FROM df1 INNER JOIN df2 ON df1.x = df2.x"), dplyr = inner_join(df1, = sqldf("SELECT * FROM df1 LEFT OUTER JOIN df2 ON df1.x = df2.x"), dplyr = left_join( = sqldf("SELECT * FROM df2 LEFT OUTER JOIN df1 ON df2.x = df1.x"), dplyr = right_join
1.6K20编辑于 2022-01-21 - 来自专栏优雅R
「R」数据操作（二）
通过sqldf包使用SQL查询数据框 有没有一种方法，能够直接使用SQL进行数据框查询，就像数据框是关系型数据库中的表一样呢？sqldf包给出肯定答案。 该包吸收了SQLite轻量结构和易于嵌入R会话的优点，可以用下面代码安装： install.packages("sqldf") 首先加载包： library(sqldf) #> 载入需要的程辑包：gsubfn #> 载入需要的程辑包：proto #> 载入需要的程辑包：RSQLite 注意加载sqldf包时，几个依赖包会自动加载进来。 包的缺点也很明显： sqldf默认基于SQLite，因此SQLite的局限性就是该包的局限性，比如内置的分组汇总函数是有限的，而R本身的统计汇总函数要多得多 不方便动态编程 SQL的限制性也限制了该包， 我们难以像操作dplyr包一样用sqldf进行表格数据的操作、变换等等 如果你喜欢这个包并想用起来，阅读sqldf更多操作例子：https://github.com/ggrothendieck/sqldf
98210发布于 2020-07-06 - 来自专栏PPV课数据科学社区
SQL and R
该sqldf包允许您访问使用SQL数据帧。无论在哪里的原始数据，只要其包含在数据框中就可以查询。 install.packages("sqldf")library(sqldf)data(mtcars) SQLDF允许查询数据框就好像它是一个表。 并且它传递查询到sqldf函数就像传递一个字符串到sqldf函数一样简单。 这原因是行名不是标准的列，被默认的sqldf忽略了。使输出包含这些行，调用时指定 row.names= T. 通过sqldf你可以绕过这些。实际上，这sqldf调用它自己会返回一个数据框。记住这些，你可以调用一系列的sqldf函数来逐步处理或汇总的数据集。
3K100发布于 2018-04-23 - 来自专栏AI篮球与生活
【干货原创】厉害了，在Pandas中用SQL来查询数据，效率超高
pip install pandasql 导入数据 我们首先导入数据 import pandas as pd from pandasql import sqldf df = pd.read_csv(" "SELECT * \ FROM df_orders \ WHERE Shipping_Address = 'Kenya'" df_kenya = sqldf = 'Kenya' \ AND Quantity < 40 \ AND Status IN ('Shipped', 'Delivered')" df_kenya = sqldf \ FROM df_orders \ GROUP BY Shipping_Address \ ORDER BY Orders" df_group = sqldf df_orders T1\ INNER JOIN df_products T2\ ON T1.OrderID = T2.OrderID" df_combined = sqldf
76010编辑于 2022-04-13 - 来自专栏CDA数据分析师
10个令人相见恨晚的R语言包
1. sqldf R语言学习曲线中最陡峭的一部分就是语法，我花了一段时间才习惯使用<-代替=。我听到很多人问如何实现VLOOKUP?!?R 对于一般的数据粗加工任务非常有用，但需要一段时间才能掌握。 可以认为sqldf是我的R”辅助轮子”。 sqldf让你在R数据框上执行SQL查询。来自SAS的人会发现它非常熟悉，任何具有基本SQL技能的人都可以轻松的使用它—sqldf使用SQLite语法。 install.packages("sqldf") library(sqldf) sqldf("SELECT day , avg(temp) as avg_temp avg_temp#1 307 37.57931#2 308 37.71308#beavers1 和 beavers2 是R base 自带的两个数据集，记录了两种海狸的体温序列beavers <- sqldf "Days of Thunder","Top Gun"), revenue=c(43455230, 39846344, 59600000, 157920733, 353816701) ) sqldf
2K100发布于 2018-02-08 - 来自专栏YoungGy
R语言_基本数据管理
Day==4,select=Wind:Day) #随机抽样 d[sample(1:nrow(d),5,replace=FALSE),] #使用sql语句操纵数据框 install.packages("sqldf ") library(sqldf) newdf = sqldf("select * from mtcars where carb=1 order by mpg", row.names =TRUE) sqldf("select avg(mpg) as avg_mpg, avg(disp) as avg_disp, gear from mtcars where cyl in
75420发布于 2019-05-27 - 来自专栏牛肉圆粉不加葱
Spark Sql 源码剖析（一）：sql 执行的主要流程
people.json") // Register the DataFrame as a SQL temporary view df.createOrReplaceTempView("people") val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people") sqlDF.show() // +----+-------+ // | age| name| // +----+------ ---+-------+ 上面这段代码主要做了这么几件事： 读取 json 文件得到 df 基于 df 创建临时视图 people 执行 sql 查询 SELECT * FROM people，得到 sqlDF 打印出 sqlDF 的前 20 条记录 在这里，主要关注第 3、4 步。
2.4K10发布于 2018-08-24 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2023年07月 Pandas数据分析之杂项
() 3.Pandas转sql使用 安装第三方库pandasql pip install pandasql 具体使用 import pandas as pd from pandasql import sqldf sc.xlsx") df3 = pd.read_excel("course.xlsx") df4 = pd.read_excel("teacher.xlsx") pysqldf = lambda q: sqldf limit 5" query2 = "select * from df2 limit 5" query3 = "select * from df3" query4 = "select * from df4" sqldf (query1) sqldf(query2) sqldf(query3) sqldf(query4) 4.Pandas读取JSON文件 4.1 基本使用 1、读取文本 import pandas as
24310编辑于 2025-05-28 - 来自专栏PPV课数据科学社区
从 R 迁移到 Python 过程中你需要知道的几个软件库
sqldf -> pandasql sqldf 是 SQL 用户在 R 中轻松操作数据的一个好方法。在我刚开始喜欢使用 R 语言的时候，我经常利用 sqldf 来处理数据。
1.5K70发布于 2018-04-24 - 来自专栏超哥的杂货铺
一场pandas与SQL的巅峰大战（七）
pandasql的使用 简介 pandasql是由Yhat编写的模拟R包sqldf的python第三方库，能够让我们用SQL的方式操作pandas的数据结构。 使用 从pandasql包中可以导入sqldf，这是我们核心要使用的接口。它接收两个参数，第一个是合法的SQL语句。SQL具有的功能，例如聚合，条件查询，联结，where条件，子查询等等，它都支持。 基本使用： import pandas as pd from pandasql import sqldf#d导入sqldf data = pd.read_excel('orderamt.xlsx')# 读取文件获得dataftame,也可以用其他方式取得 sql = "select * from data limit 10"#SQL语句，表名就是dataframe的名字 result = sqldf 官方文档中说为了避免冗余的调用可以对sqldf进行一层封装，用pysqldf代替，只需对其传入一个SQL语句参数即可，如下面代码所示。但我试了试不封装也是可以的。
2.3K20发布于 2020-02-24 - 来自专栏数据分析1480
从R迁移到Python过程中需要知道的几个包
sqldf -> pandasql sqldf 是 SQL 用户在 R 中轻松操作数据的一个好方法。在我刚开始喜欢使用 R 语言的时候，我经常利用 sqldf 来处理数据。
1.7K10发布于 2019-05-21 - 来自专栏生信技能树
没有自己的服务器如何学习生物数据分析（下篇）
= "NULL") GROUP BY Chrom""")sqlDF_genesInEachChr.show() 结果： ? 运行过程时间有点长，请耐心等待。 这里直接用SparkSQL 的 toPandas 方法，就可以得到Pandas 的 DataFrame 了： 代码块【7】： pd_genesInEachChr = sqlDF_genesInEachChr.toPandas 代码块【10】： sqlDF_transInEachGene = spark.sql(""" SELECT Gene, COUNT(DISTINCT(Tran)) AS Cnt FROM GTF 代码块【13】： sqlDF_exonsInEachTran = spark.sql(""" SELECT Tran, COUNT(DISTINCT(Exon)) AS Cnt FROM 代码块【17】： df2.registerTempTable("GTF2")sqlDF_exonsInEachTran = spark.sql(""" SELECT Tran, Type,
1.6K70发布于 2018-03-08 - 来自专栏素质云笔记
R语言︱集合运算——小而美法则
类似的用法sqldf包中的union 也可以实现： R语言︱ 数据库SQL-R连接与SQL语句执行（RODBC、sqldf包） ————————————————————————————————————
1.5K40发布于 2019-05-28
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