Pandas SQL操作

Pandas SQL操作の具体的な例

多くの潜在的PandasユーザーがSQLに詳しいため、このページはPandasでさまざまなSQL操作を実行する方法の例を提供することを目的としています。

　import　pandas　as　pd
　url　=　'https://raw.github.com/pandasdev/
　pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv'
　tips=pd.read_csv(url)
　print　tips.head()

以下に実行結果を示します：

　　　　　　total_bill　　　tip　　　　　　sex　　smoker　　day　　　　　time　　size
0　　　　　　　　16。99　　1.01　　　Female　　　　　　No　　Sun　　Dinner　　　　　　2
1　　　　　　　　10。34　　1。66　　　　　Male　　　　　　No　　Sun　　Dinner　　　　　　3
2　　　　　　　　21.01　　3。50　　　　　Male　　　　　　No　　Sun　　Dinner　　　　　　3
3　　　　　　　　23。68　　3。31　　　　　Male　　　　　　No　　Sun　　Dinner　　　　　　2
4　　　　　　　　24。59　　3。61　　　Female　　　　　　No　　Sun　　Dinner　　　　　　4

クエリ

SQLでは、選択はあなたが選択した列のカンマ区切りのリスト（または*を使用してすべての列を選択します）：

　SELECT　total_bill,　tip,　smoker,　time
　from　tips
　LIMIT　5;

Pandasを使用して、列名リストをDataFrameに渡して列を選択します：

　tips[['total_bill',　'tip',　'smoker',　'time']].head(5)

以下の完全な例を見てみましょう：

　import　pandas　as　pd
　url　=　'https://raw.github.com/pandasdev/
　pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv'
　　
　tips=pd.read_csv(url)
　print　tips[['total_bill',　'tip',　'smoker',　'time']].head(5)

以下に実行結果を示します：

　　　total_bill　　　tip　　smoker　　　　　　time
0　　　　　　　16。99　　1.01　　　　　　No　　　Dinner
1　　　　　　　10。34　　1。66　　　　　　No　　　Dinner
2　　　　　　　21.01　　3。50　　　　　　No　　　Dinner
3　　　　　　　23。68　　3。31　　　　　　No　　　Dinner
4　　　　　　　24。59　　3。61　　　　　　No　　　Dinner

列名リストを指定しないDataFrameを呼び出すと、すべての列が表示されます（SQLの*）。

WHERE条件クエリ

SQLでWHERE子句を使用してフィルタリングします。

　SELECT　*　from　tips　WHERE　time　=　'Dinner'　LIMIT　5;

DataFrameはさまざまな方法でフィルタリングできます。最も直感的な方法は、ブール索引を使用することです。

　tips[tips['time']　==　'Dinner'].head(5)

以下に完全な例を示します

　import　pandas　as　pd
　url　=　'https://raw.github.com/pandasdev/
　pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv'
　tips=pd.read_csv(url)
　print　tips[tips['time']　==　'Dinner'].head(5)

以下に実行結果を示します：

　　　　　total_bill　　　tip　　　　　　sex　　smoker　　day　　　　time　　size
0　　　　　　　16。99　　1.01　　　Female　　　　　No　　　Sun　　Dinner　　　　2
1　　　　　　　10。34　　1。66　　　　　Male　　　　　No　　　Sun　　Dinner　　　　3
2　　　　　　　21.01　　3。50　　　　　Male　　　　　No　　　Sun　　Dinner　　　　3
3　　　　　　　23。68　　3。31　　　　　Male　　　　　No　　　Sun　　Dinner　　　　2
4　　　　　　　24。59　　3。61　　　Female　　　　　No　　　Sun　　Dinner　　　　4

上記の文は、一連のTrue / DataFrameにFalseオブジェクトを渡し、Trueを持つすべての行を返します。

GroupByグループ

この操作はデータセット内の各グループのレコード数を取得します。例えば、性別ごとのグループと数をクエリ：

　SELECT　sex,　count(*)
　from　tips
　GROUP　BY　sex;

Pandasでの操作は以下の通りです：

　tips.groupby('sex').size()

以下に完全な例を示します

　import　pandas　as　pd
　url　=　'https://raw.github.com/pandasdev/
　pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv'
　tips=pd.read_csv(url)
　print　tips.groupby('sex').size()

以下に実行結果を示します：

　sex
　Female　87
　Male　157
　dtype:　int64

N行の数をクエリ

SQLを使用してLIMITでN行を返す：

　SELECT　*　from　tips
　LIMIT　5　;

Pandasで操作は以下の通りです：

　tips.head(5)

以下に完全な例を示します

　import　pandas　as　pd
　url　=　'https://raw.github.com/pandas-dev/pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv'
　tips=pd.read_csv(url)
　tips　=　tips[['smoker',　'day',　'time']].head(5)
　print　tips

以下に実行結果を示します：

　　　　　smoker　　　day　　　　　time
0　　　　　　No　　　Sun　　　Dinner
1　　　　　　No　　　Sun　　　Dinner
2　　　　　　No　　　Sun　　　Dinner
3　　　　　　No　　　Sun　　　Dinner
4　　　　　　No　　　Sun　　　Dinner