sql升序和降序排列
作者|王伟同学任编|郭芮Pandas是用于数据处理和数据分析的非常方便的类库。这也是每个Pythoner进行数据分析的必备工具。但是不可否认的是，并不是所有的程序员都会使用Python，也不是所有的Python用户都会使用Pandas。 但是好消息是，有了pandassql，您可以使用SQL来操纵DataFrame。 导入相关库将numpy作为np导入pandas作为pdfrom pandasql导入sqldf，load_meat，load_births基本 pandasql的主要功能是sqldf，它接收两个参数：
sql中升序和降序一起用
a SQL查询语句；一组会话/环境变量（locals（）或globals（））。为了方便起见，我们可以定义一个函数来方便我们的调用。 pysqldf = lambda sql：sqldf（sql，globals（））接下来，我们导入一些数据。 meat = load_meat（）meat。head（）datebeefvealporklamb_and_muttonbroilersother_chickenturkey01944-01-01751。085。01280。089。0NaNNaNNaN-02-01713。077。01169。072。0NaNNaNNaN-03-016。06。0。010。078。08。070。0128。075。0NaNNaNNaNth。N6。0。 load_births（）births。head（）datebirths01975-01-05-02-05-03-05-04-05-05-0查询 pandassql使用SQLite的语法。您可以将它们用作查询。 限制条条让我们看看如何限制数据数量。在这里获取前两个数据。 sql =“从出生限制2中选择*” pysqldf（sql）datebirths01975-01-01 00：00：00。000000-02-01 00：00：00。000000除了从头开始限制前N个数据外，我们还可以还设置偏移。这里从第二行获取前两个数据。
mysql降序和升序
sql =“从出生限制2偏移量2中选择*” pysqldf（sql）datebirths01975-03-01 00：00：00。000000-04-01 00：00：00。000000qualified字段由于是SQL，我们当然可以限制查询时间必填字段已用完。在这里，我们将访问权限限制为仅指定的出生字段。 sql =“从出生限制2中选择出生” pysqldf（sql）births045sort sorting功能也很常见，pandassql完美支持。在这里，我们按照日期的降序排列，按照出生的升序排列。 sql =“从按日期desc的出生顺序中选择*，出生asc限制为2” pysqldf（sql）datebirths查询满足要求的数据。在这里，我们过滤掉土耳其不为空且日期在1974-12-31之后的数据。对于数据分析，聚合是必不可少的，当然pandassql也支持它。在这里，我们按年份分组，然后对出生，平均值，最大值和最小值进行求和。 sql =“”“选择strftime（’％Y’，日期）作为年份，总和（出生），avg（出生），max（出生），min（出生）从出生组开始的strftime（’％Y’，日期）限制3“”“ pysqldf（sql）年（出生）平均（出生）最大（出生）最小（出生）0。673。773。关联关联也是一种非常常见的操作。在这里，我们根据字段日期将两个DataFrame（肉类和出生）关联起来。 sql =“” selectm。date，b。births，m。beef from肉矿工加入出生bon m。date = b。dateorder bym。datelimit 5; “”“ pysqldf（sql）datebirthsbeef01975-01-01 00:00：00。000000。0-02-01 00：00：00。000000。0-03-01 00：00：00。000000。0-04-01 00：00：00。000000 。0-05-01 00：00：00。000000。0或更多我列出了一些常用功能，除了这些，PandasSQL还支持更多的操作，这些操作均基于SQLite语法。您自己的研究。
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