将带有 CASE 表达式的 SQL JOIN 查询转换为 Pandas

本文介绍了如何将包含 CASE 表达式作为 JOIN 条件的 SQL 查询转换为 Pandas DataFrame 操作。核心思路是利用 Pandas 的 query() 方法预先过滤用于 JOIN 的 DataFrame，然后使用 merge() 方法进行连接。通过这种方式，可以有效地模拟 SQL 中 CASE WHEN 语句在 JOIN 条件中的行为，实现数据关联和筛选。

在 SQL 中，我们经常会遇到需要在 JOIN 条件中使用 CASE 表达式的情况，这允许我们根据不同的条件选择不同的连接键。当需要将这样的 SQL 查询转换为 Pandas 操作时，直接使用 pd.merge() 可能会遇到困难。以下介绍一种常用的方法，通过预先过滤 DataFrame 来模拟 CASE 表达式的行为。

问题描述

假设我们有以下 SQL 查询：

SELECT a.year, a.country, b.amount
FROM table_a a
LEFT JOIN table_b b
ON a.country=b.country
AND (CASE WHEN b.country = 'Europe' THEN b.year = 2022 ELSE b.year = 2023 END)

这个查询的目的是将 table_a 和 table_b 进行左连接，连接条件是 country 相等，并且当 table_b 的 country 是 'Europe' 时，table_b 的 year 必须是 2022，否则 table_b 的 year 必须是 2023。

解决方案

由于 Pandas 的 merge() 方法不直接支持 CASE 表达式，我们可以首先使用 query() 方法对 table_b 进行过滤，然后再进行 merge() 操作。

1. 创建示例 DataFrame

首先，我们创建两个示例 DataFrame，模拟 table_a 和 table_b：

import pandas as pd

table_a = pd.DataFrame({
    'country': ['Europe', 'Europe', 'USA', 'Africa'],
    'year': [2022, 2020, 2023, 2021]
})
table_b = pd.DataFrame({
    'country': ['Europe', 'USA', 'Africa', 'USA', 'Europe'],
    'year': [2023, 2022, 2022, 2023, 2022],
    'amount': [10, 20, 30, 40, 50]
})

2. 使用 query() 过滤 table_b

接下来，我们使用 query() 方法对 table_b 进行过滤，模拟 CASE 表达式的行为：

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table_b_filtered = table_b.query("(country == 'Europe' and year == 2022) or (country != 'Europe' and year == 2023)")

这个 query() 表达式等价于 SQL 中的 CASE 表达式。它选择了 country 为 'Europe' 且 year 为 2022 的行，或者 country 不为 'Europe' 且 year 为 2023 的行。

3. 使用 merge() 进行左连接

最后，我们使用 merge() 方法将 table_a 和过滤后的 table_b 进行左连接：

output = (
    table_a.merge(
        table_b_filtered, 
        on=['country'], how='left', suffixes=('', '_'))
    [['year', 'country', 'amount']]
)

print(output)

在 merge() 方法中，我们指定 on=['country'] 作为连接键，how='left' 表示进行左连接。suffixes=('', '_') 用于处理连接后相同列名的情况，这里我们只保留了 amount 列。最后，我们选择需要的列 [['year', 'country', 'amount']]。

完整代码示例

import pandas as pd

table_a = pd.DataFrame({
    'country': ['Europe', 'Europe', 'USA', 'Africa'],
    'year': [2022, 2020, 2023, 2021]
})
table_b = pd.DataFrame({
    'country': ['Europe', 'USA', 'Africa', 'USA', 'Europe'],
    'year': [2023, 2022, 2022, 2023, 2022],
    'amount': [10, 20, 30, 40, 50]
})

output = (
    table_a.merge(
        table_b.query("(country == 'Europe' and year == 2022) or (country != 'Europe' and year == 2023)"), 
        on=['country'], how='left', suffixes=('', '_'))
    [['country', 'year', 'amount']]
)

print(output)

输出结果

  country  year  amount
0  Europe  2022    50.0
1  Europe  2020    50.0
2     USA  2023    40.0
3  Africa  2021     NaN

总结

通过使用 query() 方法预先过滤 DataFrame，我们可以有效地模拟 SQL 中 CASE 表达式在 JOIN 条件中的行为。这种方法可以帮助我们将复杂的 SQL 查询转换为 Pandas 操作，从而更好地利用 Pandas 的数据处理能力。

注意事项

• query() 方法的性能可能受到数据量大小的影响。对于大型 DataFrame，可以考虑使用其他优化方法，例如使用 np.where() 或自定义函数。
• 在复杂的 CASE 表达式中，query() 表达式可能会变得难以阅读和维护。建议将复杂的逻辑拆分成多个简单的步骤，以提高代码的可读性。
• 确保 query() 表达式的逻辑与 SQL 中的 CASE 表达式完全一致，以避免出现错误的结果。

以上就是将带有 CASE 表达式的 SQL JOIN 查询转换为 Pandas的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！