SQL-запрос в PandaS DataFrame - часть 3

После воспроизведения некоторой агрегации и группировки в последней части, теперь мы будем играть усерднее со столом.

База данных детской площадки

Мы будем использовать ту же базу данных SQLite, но теперь мы собираемся использовать некоторые таблицы. Так что получите все необходимые файлы CSV здесь

Подготовка датафарама

import pandas as pd

albums_df = pd.read_csv("albums.csv")
artists_df = pd.read_csv("artists.csv")

Присоединяйтесь к запросам в PandaS DataFrame

ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ:

SQL :

SELECT
    *
FROM albums
JOIN artists ON albums.ArtistId = artists.ArtistId

или

SELECT
    *
FROM albums
INNER JOIN artists ON albums.ArtistId = artists.ArtistId

Пандас :

# For the exact same column name on both table
albums_df.merge(artists_df, on='ArtistId')

# Defining the join column of each tables
albums_df.merge(artists_df, left_on='ArtistId', right_on='ArtistId')

# To make sure we use the INNER one
albums_df.merge(artists_df, left_on='ArtistId', right_on='ArtistId', how='inner')

Левое присоединение

SQL :

SELECT
    *
FROM albums
LEFT JOIN artists ON albums.ArtistId = artists.ArtistId

Пандас :

albums_df.merge(artists_df, on='ArtistId', how='left')

Правильно присоединиться

SQL :

SELECT
    *
FROM albums
RIGHT JOIN artists ON albums.ArtistId = artists.ArtistId

Пандас :

albums_df.merge(artists_df, on='ArtistId', how='right')

Оригинал: “https://dev.to/dendihandian/sql-query-into-pandas-dataframe-part-3-fj0”