本文的重点是在合并和连接操作方面比较Pandas和SQL。Pandas是一个用于Python的数据分析和操作库。SQL是一种用于管理关系数据库中的数据的编程语言。两者都使用带标签的行和列的表格数据。

Pandas的merge函数根据公共列中的值组合dataframe。SQL中的join可以执行相同的操作。这些操作非常有用，特别是当我们在表的不同数据中具有共同的数据列（即数据点）时。

pandas的merge图解

我创建了两个简单的dataframe和表，通过示例来说明合并和连接。

“cust”包含5个客户的3条信息。列是id、年龄和类别。

“purc”包含客户id、机票号码和购买金额。

id是共同列的列，所以我们将在合并或联接时使用它。

您可能已经注意到，id列并不完全相同。有些值只存在于一个dataframe中。我们将在示例中看到处理它们的方法。

示例1

第一个示例是基于id列中的共享值进行合并或连接。使用默认设置完成了这个任务，所以我们不需要调整任何参数。

import pandas as pd
cust.merge(purc, on='id')

Pandas的merge函数不会返回重复的列。另一方面，如果我们选择两个表中的所有列(“*”)，则在SQL join中id列是重复的。

mysql> select cust.*, purc.*
    -> from cust join purc 
    -> on cust.id = purc.id
    
;+------+------+------+------+--------+--------+
| id   | age  | ctg  | id   | ticket | amount |
+------+------+------+------+--------+--------+
|    3 |   22 | B    |    3 |   1001 |  24.10 |
|    4 |   29 | C    |    4 |   1002 |  32.50 |
|    5 |   17 | B    |    5 |   1003 |  34.80 |
+------+------+------+------+--------+--------+

示例2

假设我们希望左表中有所有的行，而右表中只有匹配的行。在Pandas中，on参数被更改为“left”。在SQL中，我们使用“left join”而不是“join”关键字。

cust.merge(purc, on='id', how='left')

mysql> select cust.*, purc.*
    -> from cust
    -> left join purc
    -> on cust.id = purc.id

;+------+------+------+------+--------+--------+
| id   | age  | ctg  | id   | ticket | amount |
+------+------+------+------+--------+--------+
|    3 |   22 | B    |    3 |   1001 |  24.10 |
|    4 |   29 | C    |    4 |   1002 |  32.50 |
|    5 |   17 | B    |    5 |   1003 |  34.80 |
|    1 |   34 | A    | NULL |   NULL |   NULL |
|    2 |   28 | A    | NULL |   NULL |   NULL |

purcdataframe和表中没有id为1或2的行。因此，purc中的列中填充了这些行的空值。

示例3

如果我们想要看到两个dataframe或表中的所有行，该怎么办?

在Pandas中，这是一个简单的操作，可以通过将' outer '参数传递给on形参来完成。

cust.merge(purc, on='id', how='outer')

MySQL没有提供“完整的外连接”，但是我们可以通过两个左连接来实现。

注意:尽管关系数据库管理系统(rdbms)采用的SQL语法基本相同，但可能会有一些细微的差异。因此，最好检查特定RDBMS的文档，看看它是否支持完整的外部连接。

在MySQL中，完整的外连接可以通过两个左连接实现:

mysql> select cust.*, purc.*
    -> from cust left join purc
    -> on cust.id = purc.id
    -> union
    -> select cust.*, purc.*
    -> from purc left join cust
    -> on cust.id = purc.id
;+------+------+------+------+--------+--------+
| id   | age  | ctg  | id   | ticket | amount |
+------+------+------+------+--------+--------+
|    3 |   22 | B    |    3 |   1001 |  24.10 |
|    4 |   29 | C    |    4 |   1002 |  32.50 |
|    5 |   17 | B    |    5 |   1003 |  34.80 |
|    1 |   34 | A    | NULL |   NULL |   NULL |
|    2 |   28 | A    | NULL |   NULL |   NULL |
| NULL | NULL | NULL |    6 |   1004 |  19.50 |
| NULL | NULL | NULL |    7 |   1005 |  26.20 |
+------+------+------+------+--------+--------+

union操作符将多个查询的结果堆叠起来。这类似于Pandas的concat功能。

示例4

合并或联接不仅仅是合并数据。我们可以把它们作为数据分析的工具。例如，我们可以计算每个类别(“ctg”)的总订单金额。

cust.merge(purc, on='id', how='left')[['ctg','amount']].groupby('ctg').mean()
                
ctg     amount
--------------                             
A       NaN                 
B       29.45                 
C       32.50

因为purc表不包含任何属于类别A中的客户的购买，所以sum结果为Null。

mysql> select cust.ctg, sum(purc.amount)
    -> from cust
    -> left join purc
    -> on cust.id = purc.id
    -> group by cust.ctg
;+------+------------------+
| ctg  | sum(purc.amount) |
+------+------------------+
| A    |             NULL |
| B    |            58.90 |
| C    |            32.50 |
+------+------------------+

示例5

我们还可以在组合之前根据条件筛选行。让我们假设我们需要找到小于25岁的客户的购买量。

对于pandas 我们首先过滤dataframe，然后应用合并函数。

cust[cust.age < 25].merge(purc, on='id', how='left')[['age','amount']]       

age     amount                       
0       22       24.1                 
1       17       34.8

mysql使用一个where子句来指定过滤条件。

mysql> select cust.age, purc.amount
    -> from cust
    -> join purc
    -> on cust.id = purc.id
    -> where cust.age < 25
;+------+--------+
| age  | amount |
+------+--------+
|   22 |  24.10 |
|   17 |  34.80 |
+------+--------+

总结

我们已经介绍了一些示例来演示Pandas合并函数和SQL连接之间的区别和相似之处。

这些例子可以看作是简单的案例，但是它们可以帮助您建立直觉并理解基础知识。在理解了基础知识之后，您可以构建更高级的操作。

作者：Soner Yıldırım

原文地址：https://towardsdatascience.com/pandas-vs-sql-in-5-examples-485b5571d934

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