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SQL On Pandas最佳实践
- 1、PandaSQL
- 1.1、PandaSQL简介
- 1.2、Pandas与PandaSQL解决方案对比
- 1.3、PandaSQL支持的窗口函数
- 1.4、PandaSQL综合使用案例
- 2、DuckDB
- 2.1、DuckDB简介
- 2.2、SQL操作（SQL On Pandas）
- 2.3、逻辑SQL（DSL on Pandas）
- 2.4、DuckDB on Apache Arrow
- 2.5、DuckDB On fsspec Filesystems
- 2.6、文件数据导入导出
- 2.7、DuckDB扩展数据源
- 2.8、DuckDB的SQL语法
- 2.9、DuckDB客户端接口
- 2.10、DuckDB分区与谓词下推
1、PandaSQL
1.1、PandaSQL简介
Pandas在数据处理方面提供了几乎全部的类SQL查询操作API，例如drop_duplicates()代表SQL中的union合并去重
但PandasAPI不如直接的SQL简洁易读，例如，Pandas还无法替代的操作之一是非等连接（查询连接条件包含非等号，如大于号、小于号等），需要多步实现，这在SQL中非常简单，PandaSQL可以很好的解决这个问题
PandaSQL是一个可以直接在Python中使用SQL语法查询Pandas数据框Dataframe的框架，PandaSQL底层调用PandasAPI
另外，Python虽然内置有SQLite数据库，但如果我们想使用SQL语句查询DataFrame就必须将原始数据先插入到SQLite
虽然PandaSQL允许我们在Pandas数据帧上运行SQL（SQLite语法）查询，但它的性能不如原生PandasAPI语法
安装：
pip install -U pandasql
PandaSQL API简介：
'''
sqldf(query, env, db_uri)
- query：使用DataFrame作为表的sql查询
- env：环境globals()或locals()，允许sqldf访问Python环境中的全局或局部变量
- db_uri：SQLAlchemy兼容的数据库URI，默认为sqlite:///:memory:
返回：返回查询结果DataFrame
'''
封装SQL查询：
from pandasql import sqldfdef query(q: str, env=None):return sqldf(q, env=globals()) if env is None else sqldf(q, env=env)
1.2、Pandas与PandaSQL解决方案对比
1）数据准备
# 商品促销活动时期表
df_promotion = pd.DataFrame({"pdt_id": ["p01", "p02", "p03"],"start_dt": ["10-06-2023", "20-06-2023", "15-08-2023"],"end_dt": ["12-06-2023", "25-06-2023", "20-08-2023"]
})# 商品交易数据表
df_trading = pd.DataFrame({"id": ["p01", "p01", "p02", "p02", "p02", "p03", "p03"],"trade_dt": ["11-06-2023", "20-06-2023", "15-08-2023", "22-06-2023", "11-06-2023", "17-08-2023", "29-08-2023"],"sales": [10, 20, 30, 22, 30, 20, 34]
})print(df_promotion.to_string())
print(df_trading.to_string())
2）需求描述
查询促销期间商品的销售额
3）Pandas解决方案
# 合并
df_merge = pd.merge(df_promotion, df_trading, left_on="pdt_id", right_on="id")
# print(df_merge.to_string())
# 非等连接查询
df_query = df_merge[(df_merge["trade_dt"] >= df_merge["start_dt"]) & (df_merge["trade_dt"] <= df_merge["end_dt"])]
# 选择字段
df_res = df_query[[