Wie wähle ich in Pandas eine Teilmenge von Daten im SQL-Abfragestil aus?

Einführung

In diesem Beitrag zeige ich Ihnen, wie Sie Pandas verwenden, um Datenanalysen mit Filterung im SQL-Stil durchzuführen. Die meisten Unternehmensdaten werden in Datenbanken gespeichert, für deren Abruf und Bearbeitung SQL erforderlich ist. Beispielsweise verfügen Unternehmen wie Oracle, IBM und Microsoft über eigene Datenbanken und eigene SQL-Implementierungen.

Datenwissenschaftler müssen sich irgendwann in ihrer Karriere mit SQL auseinandersetzen, da Daten nicht immer in CSV-Dateien gespeichert werden. Ich persönlich bevorzuge die Verwendung von Oracle, da die meisten Daten meines Unternehmens in Oracle gespeichert sind.

Szenario – 1 Nehmen wir an, wir haben die Aufgabe, alle Filme aus unserem Filmdatensatz zu finden, die die folgenden Kriterien erfüllen.

• Die Sprache des Films sollte Englisch (en) oder Spanisch (es) sein.
• Die Popularität des Films muss zwischen 500 und 1000 liegen.
• Der Status des Films muss veröffentlicht werden.
• Die Anzahl der Stimmen muss größer als 5000 sein. Für das obige Szenario sieht die SQL-Anweisung wie folgt aus.

SELECT
FROM WHERE
title AS movie_title
,original_language AS movie_language
,popularityAS movie_popularity
,statusAS movie_status
,vote_count AS movie_vote_count movies_data
original_languageIN ('en', 'es')

AND status=('Released')
AND popularitybetween 500 AND 1000
AND vote_count > 5000;

Da Sie nun die SQL-Anweisung gesehen haben, die Ihren Anforderungen entspricht, machen wir es Schritt für Schritt mit Pandas. Ich zeige Ihnen zwei Möglichkeiten.

Methode 1: Boolescher Index

1. Laden Sie den Datensatz movies_data in einen DataFrame.

import pandas as pd movies = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/sasankac/TestDataSet/master/movies_data.csv")

Weisen Sie jeder Bedingung eine Variable zu.

languages = [ "en" , "es" ] condition_on_languages = movies . original_language . isin ( languages )
condition_on_status = movies . status == "Released"
condition_on_popularity = movies . popularity . between ( 500 , 1000 )
condition_on_votecount = movies . vote_count > 5000

3. Kombinieren Sie alle Bedingungen (boolesches Array).

final_conditions = ( condition_on_languages & condition_on_status & condition_on_popularity & condition_on_votecount )
columns = [ "title" , "original_language" , "status" , "popularity" , "vote_count" ]
# clubbing all together movies . loc [ final_conditions , columns ]

Methode 2:- .query()-Methode. Die Methode

.query() ist eine Methode zum Filtern von Daten im SQL-Where-Klausel-Stil. Bedingungen können als Zeichenfolgen an diese Methode übergeben werden, Spaltennamen dürfen jedoch keine Leerzeichen enthalten.

Wenn die Spaltennamen Leerzeichen enthalten, verwenden Sie die Python-Ersetzungsfunktion, um diese durch Unterstriche zu ersetzen. < /p>

Meiner Erfahrung nach ist die query()-Methode schneller als frühere Methoden, wenn sie auf größere DataFrames angewendet wird.

import pandas as pd movies = pd . read_csv ( "https://raw.githubusercontent.com/sasankac/TestDataSet/master/movies_data.csv" )

4. Erstellen Sie die Abfragezeichenfolge und führen Sie die Methode aus.

Bitte beachten Sie, dass die .query-Methode nicht mit Zeichenfolgen in dreifachen Anführungszeichen funktioniert, die sich über mehrere Zeilen erstrecken.

final_conditions = (
"original_language in ['en','es']"
"and status == 'Released' "
"and popularity > 500 "
"and popularity < 1000"
"and vote_count > 5000"
) final_result = movies . query ( final_conditions )
final_result

movie_languages = [ 'en' , 'es' ]
final_conditions = (
"original_language in @movie_languages "
"and status == 'Released' "
"and popularity > 500 "
"and popularity < 1000"
"and vote_count > 5000" )
final_result = movies . query ( final_conditions )
final_result

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