如何从数据库和本地数据框使用 Pandas 到 select？

Question

使用 SAS，我通常使用 proc sql 来创建从数据库读取的数据集。稍后我可以再次使用 proc sql 从数据库和我创建的第一个本地数据集进行查询。

如何在 Python（使用 Pandas）中做到这一点？

在 SAS 中说，我运行:

proc sql;
create table work.dataset1 as
select * from dbtable1;
run;

然后我可以使用这个数据集继续查询我的数据库，如：

proc sql;
create table work.dataset2 as
select a.*, b.* from work.dataset1 a, dbtable2 b;
run;

我Python我有这个代码：

df1 = pd.read_sql_query("select * from dbtable1", conn)

并希望能够在以后的查询中引用 df1，例如：

df2 = pd.read_sql_query("select a.*, b.* from df1 a, dbtable2 b", conn)

但这似乎不起作用。

有谁知道如何使用 Python/Pandas 完成此操作？

非常感谢！

Answer 1

pd.read_sql_query 将无法执行此操作。您可以先运行对数据库进行 SQL 查询以从 dbtable2 创建数据框对象，然后使用 pandas 方法对多个数据框进行运行查询。

还有一个名为 pandasql 的 Python 库，它允许您使用 SQL 语法查询 pandas 数据帧。所以在你的情况下，它将是：

import pandas as pd
import pandasql as ps

df1 = pd.read_sql_query("select * from dbtable1", conn)
df2 = pd.read_sql_query("select * from dbtable2", conn)

pysqldf = lambda q: ps.sqldf(q, globals())
q = """select a.*, b.* from df1 a, df2 b;"""
final_df = pysqldf(q)

如何从数据库和本地数据框使用 Pandas 到 select？

How to use Pandas to select from database and local dataframe?

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