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如果这篇文章不能让你十分钟掌握Python数据库,我腿给你打折!

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作者: 1a076099f916 | 来源:发表于2018-12-29 15:42 被阅读29次
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    JOIN可以用join()或执行merge()。默认情况下, join()将在其索引中加入DataFrame。每个方法都有参数,允许您指定要执行的联接类型(LEFT,RIGHT,INNER,FULL)或要联接的列(列名称或索引)。

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    假设我们有两个与我们的DataFrame具有相同名称和结构的数据库表。

    现在我们来看看各种类型的JOIN。

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    merge() 还提供了一些参数,当您想要将另一个DataFrame的索引与另一个DataFrame的列结合时。

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    pandas还允许FULL JOIN,它显示数据集的两端,无论连接的列是否匹配。在写作时,所有的RDBMS(MySQL)都不支持FULL JOIN。

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    UNION ALL可以使用concat()

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    SQL的UNION与UNION ALL类似,但UNION将删除重复的行。

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    pandas可以concat()drop_duplicates()一起使用 。

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    Pandas等同于某些SQL分析和聚合函数

    顶部N行与偏移

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    每组顶部N行¶

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    同样使用rank(method ='first')函数

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    找到每个性别组(小于3)的提示(提示<2)。请注意,当使用rank(method='min')函数 rnk_min对于相同的提示(与Oracle的RANK()函数)保持相同时;

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    更新¶

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    DELETE¶

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    在pandas中,我们选择应该保留的行,而不是删除它们

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    后记

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