当Pandas撞上了SQL，于是一个强大的pandasql库产生了！

二条：图解Numpy，这篇文章是真的强！
三条：嫌pandas慢又不想改代码怎么办？来试试Modin！
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本文的所有演示数据，均是基于下方的四张表。下面这四张表大家应该不陌生，这就是网传50道经典MySQL面试题中使用到的几张原表。关于下方各表之间的关联关系，我就不给大家说明了，仔细观察字段名，应该就可以发现。

pandasql简介

pandas中的DataFrame是一个二维表格，数据库中的表也是一个二维表格，因此在pandas中使用sql语句就显得水到渠成，pandasql使用SQLite作为其操作数据库，同时Python自带SQLite模块，不需要安装，便可直接使用。

这里有一点需要注意的是：使用pandasql读取DataFrame中日期格式的列，默认会读取年月日、时分秒，因此我们要学会使用sqlite中的日期处理函数，方便我们转换日期格式，下方提供sqlite中常用函数大全，希望对你有帮助。

sqlite函数大全：http://suo.im/5DWraE

导入相关库：

import pandas as pd  
from pandasql import sqldf

声明全局变量的2种方式

① 在使用之前，声明该全局变量；

② 一次性声明好全局变量；

在使用之前，声明该全局变量

df1 = pd.read_excel("student.xlsx")
df2 = pd.read_excel("sc.xlsx")
df3 = pd.read_excel("course.xlsx")
df4 = pd.read_excel("teacher.xlsx")

global df1
global df2
global df3
global df4
query1 = "select * from df1 limit 5"
query2 = "select * from df2 limit 5"
query3 = "select * from df3"
query4 = "select * from df4"

sqldf(query1)
sqldf(query2)
sqldf(query3)
sqldf(query4)

部分结果如下：

一次性声明好全局变量

df1 = pd.read_excel("student.xlsx")  
df2 = pd.read_excel("sc.xlsx")  
df3 = pd.read_excel("course.xlsx")  
df4 = pd.read_excel("teacher.xlsx")  
  
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())  
  
query1 = "select * from df1 limit 5"  
query2 = "select * from df2 limit 5"  
query3 = "select * from df3"  
query4 = "select * from df4"  
  
sqldf(query1)  
sqldf(query2)  
sqldf(query3)  
sqldf(query4)

部分结果如下：

写几个简单的SQL语句

查看sqlite的版本

student = pd.read_excel("student.xlsx")  
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())  
query1 = """  
    select sqlite_version(*)  
"""  
pysqldf(query1)

结果如下：

where筛选

student = pd.read_excel("student.xlsx")  
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())  
query1 = """  
    select *   
    from student   
    where strftime('%Y-%m-%d',sage) = '1990-01-01'  
"""  
pysqldf(query1)

结果如下：

多表连接

student = pd.read_excel("student.xlsx")  
sc = pd.read_excel("sc.xlsx")  
  
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())  
query2 = """  
    select *  
    from student s  
    join sc on s.sid = sc.sid  
"""  
pysqldf(query2)

部分结果如下：

分组聚合

student = pd.read_excel("student.xlsx")  
sc = pd.read_excel("sc.xlsx")  

pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())  
query2 = """  
    select s.sname as 姓名,sum(sc.score) as 总分  
    from student s  
    join sc on s.sid = sc.sid  
    group by s.sname  
"""  
pysqldf(query2)

结果如下：

union查询

student = pd.read_excel("student.xlsx")  
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())  
query1 = """  
    select *   
    from student   
    where strftime('%Y-%m',sage) = '1990-01'  
    union  
    select *   
    from student   
    where strftime('%Y-%m',sage) = '1990-12'  
"""  
pysqldf(query1)

结果如下：