将SQL CASE表达式JOIN转换为Pandas

本文旨在将包含CASE表达式的SQL JOIN查询转换为等效的Pandas操作。通过预先过滤DataFrame并使用pd.merge()函数，可以有效地模拟SQL中的条件JOIN。本文提供了一个实际示例，展示了如何使用query()方法和merge()函数来实现这一转换，并提供了完整的代码和详细的解释。

在SQL中，CASE表达式常用于在JOIN条件中实现复杂的逻辑。在Pandas中，没有直接等效于SQL CASE表达式的JOIN操作。但是，可以通过组合使用query()方法和pd.merge()函数来达到相同的效果。

核心思路：

1. 预过滤DataFrame： 使用query()方法，根据CASE表达式的逻辑，对需要JOIN的DataFrame进行过滤。
2. 执行JOIN操作： 使用pd.merge()函数，将过滤后的DataFrame与另一个DataFrame进行JOIN操作。

示例：

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)

以及以下Pandas DataFrames：

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]
})

要将此SQL查询转换为Pandas，可以使用以下代码：

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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)

代码解释：

• table_b.query("(country == 'Europe' and year == '2022') or (country != 'Europe' and year == '2023')"): 这一行使用query()方法过滤table_b。query()方法接受一个字符串，该字符串包含用于过滤DataFrame的布尔表达式。在这个例子中，布尔表达式直接对应于SQL CASE表达式的逻辑。注意，这里year字段需要保持一致的类型，都为字符串或者都为数值型。
• table_a.merge(...): 这一行使用pd.merge()函数将table_a与过滤后的table_b进行LEFT JOIN操作。on=['country']指定JOIN的键为country列。how='left'指定LEFT JOIN类型。suffixes=('', '_')用于处理重叠列名。
• [['country', 'year', 'amount']]: 选择需要的列，并按照期望的顺序输出。

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

注意事项：

• 确保query()方法中的布尔表达式与SQL CASE表达式的逻辑完全一致。
• 注意数据类型，保证比较的正确性，比如示例中需要保证year字段类型一致。
• 如果JOIN键包含多个列，需要在on参数中指定所有列名。
• 根据实际情况选择合适的JOIN类型（left, right, inner, outer）。
• 如果存在重叠列名，使用suffixes参数来避免列名冲突。

总结：

通过预先过滤DataFrame并使用pd.merge()函数，可以在Pandas中有效地模拟SQL中的条件JOIN。这种方法可以处理复杂的JOIN逻辑，并提供与SQL查询相同的结果。理解query()方法和pd.merge()函数的工作原理对于将SQL查询转换为Pandas代码至关重要。 这种方法不仅适用于简单的CASE表达式，还可以扩展到更复杂的条件JOIN场景。

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