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使用日期約束合并數(shù)據(jù)幀
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如何使用 SQL 優(yōu)化具有日期約束的 DataFrame 合并?

Oct 31, 2024 am 11:13 AM

How Can I Optimize DataFrame Merging with Date Constraints Using SQL?

使用日期約束合并數(shù)據(jù)幀

簡(jiǎn)介:

基于連接條件和日期約束合并數(shù)據(jù)幀可以是數(shù)據(jù)分析中的常見(jiàn)任務(wù)。雖然 pandas 提供了各種合并選項(xiàng),但通過(guò)在合并過(guò)程中進(jìn)行過(guò)濾來(lái)優(yōu)化性能可能有利于避免處理大型中間數(shù)據(jù)幀。本文討論了使用 SQL 來(lái)實(shí)現(xiàn)這種效率的替代方法。

與過(guò)濾合并:

提供的代碼片段演示了使用 pd 合并兩個(gè)數(shù)據(jù)幀 A 和 B。 merge() 函數(shù),然后根據(jù)日期條件過(guò)濾結(jié)果。然而,由于在過(guò)濾之前創(chuàng)建了中間數(shù)據(jù)幀,這種方法在處理大型數(shù)據(jù)幀時(shí)可能不是最佳的。

SQL 作為替代方案:

SQL 提供了一種更有效的方法在查詢本身中通過(guò)過(guò)濾來(lái)執(zhí)行此合并。通過(guò)連接到內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù),我們可以編寫(xiě)一個(gè)查詢,一步執(zhí)行連接和日期過(guò)濾。

代碼示例:

以下代碼演示SQL 方法:

<code class="python">import pandas as pd
import sqlite3

# Connect to in-memory database
conn = sqlite3.connect(':memory:')

# Write dataframes to tables
terms.to_sql('terms', conn, index=False)
presidents.to_sql('presidents', conn, index=False)
war_declarations.to_sql('wars', conn, index=False)

# SQL query
qry = '''
    select  
        start_date PresTermStart,
        end_date PresTermEnd,
        wars.date WarStart,
        presidents.name Pres
    from
        terms join wars on
        date between start_date and end_date join presidents on
        terms.president_id = presidents.president_id
    '''

# Read SQL query results into dataframe
df = pd.read_sql_query(qry, conn)</code>

結(jié)果:

生成的數(shù)據(jù)框 df 包含 A 中的日期與 B 中的日期條件匹配的行。在此特定示例中,它返回兩次宣戰(zhàn)的總統(tǒng)和任期。

優(yōu)點(diǎn):

此方法具有以下優(yōu)點(diǎn):

  • 效率: 在單個(gè)查詢中執(zhí)行連接和過(guò)濾,無(wú)需中間數(shù)據(jù)幀。
  • 靈活性: 允許在 SQL 查詢中使用更復(fù)雜的過(guò)濾條件.
  • 無(wú)中間數(shù)據(jù)幀:避免在過(guò)濾之前存儲(chǔ)可能較大的中間數(shù)據(jù)幀。

以上是如何使用 SQL 優(yōu)化具有日期約束的 DataFrame 合并?的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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