P的ANDA库是数据科学家的事实上的标准工具，时下。它被全球许多数据科学家广泛使用。熟悉它之后，无论我从事什么项目，我总是将其用于处理表结构数据。它工作快速可靠，支持CSV，Excel，JSON等。但是，作为一个有SQL经验的人，一开始我在操作表（aka DataFrames）时遇到了一些困难和困惑。最终，我了解了更多的API和正确执行操作的方法。我相信许多对熊猫迈出第一步的人可能都有相同的经历。前段时间，我使用SQL查询及其在Pandas中的类比编写了备忘单。我很高兴与大家分享。在这篇文章中，将使用“ SELECT”共享查询。稍后，我将向熊猫发布其他查询及其类比。我很高兴收到您关于备忘单的反馈和愿望清单。

 我们有三个简单的表：

· 使用者

· 培训班

· 出勤率

 其余的查询将涉及对它们的数据操作。

 让我们从基本的SELECT命令开始。

· 选择*来自用户

· 选择*来自用户LIMIT 0,10

· 选择*来自用户，电子邮件为空

· 从用户中选择名字，姓氏

· SELECT DISTINCT birth_year来自用户

 基本的数学和算术运算。

· 从用户中选择AVG(点);

· 从用户中选择总和(点);

 有条件的操作和喜欢。

· 选择*从1998年至2018年之间的出生年龄的用户

· SELECT * FROM users where where first_name LIKE'Ch%'

· SELECT * FROM users where where first_name LIKE'%es'

· SELECT * FROM users where where first_name LIKE'%on%'

· 从用户那里选择first_name，last_name，例如first_name，例如'%on%'

 我用JOIN和ORDER BY相关的SQL查询来结束这篇文章。为了使代码更简单易读，我将结果分配到新变量中，并在下一个变量中重新使用它们。

· SELECT * FROM出勤atn

· LEFT JOIN用户usr ON atn.user_id = usr.id

 现在让我们将上面的结果与课程标题一起加入。其结果将与以下SQL命令的结果相同。

· SELECT * FROM atn atn

· LEFT JOIN用户usr ON atn.user_id = usr.id

· LEFT JOIN课程co ON co.id = atn.course_id

 上面的查询将返回包含所有列的完整表/数据框。要选择必要的列，我们可以使用与以前相同的方法。

· SELECT * FROM users ORDER BY first_name，last_name

· SELECT * FROM users ORDER BY first_name，last_name DESC

· SELECT first_name，last_name，birth_year，

· 积分，course_name，讲师FROM出勤atn

· LEFT JOIN用户usr ON atn.user_id = usr.id

· LEFT JOIN课程co ON co.id = atn.course_id

· ORDER BY first_name，last_name

以上就是关于适用于SQL人员的Pandas速查表的全部内容，想了解更多关于SQL数据库的信息，请继续关注。