※弊社のエンジニア記事になります。

はじめに

業務でSQLとpandasを使う機会があり、両者で同じ操作をする際の基本的な構文の使い方を整理していきたいと思います。

pandasは、pythonのデータ解析ライブラリで具体的には下記のようなことが出来ます。

• csvやexcelなど様々な形式のファイルの入出力
• データの処理（欠損値処理・結合・ピボット・抽出）
• データの簡単なグラフ化

pandasにはデータフレームなどの独自のデータ構造があり、表形式のデータをSQLのように高速かつ、簡単に操作することが出来ます。

それでは、仮のテーブル名は「sample」として、SQL・pandasの順にコードを記述していきます。

基本的な操作

基本的な操作をささっと紹介していきます！

列選択

SELECT col1, col2
FROM sample

sample[['col1', 'col2']]

列追加

SELECT *, 1 AS flg
FROM sample

sample["flg"] = 1

列名変更

SELECT col1 AS re_col1, col2 AS re_col2
FROM sample

sample.rename(columns={"col1": "re_col1", "score": "re_col2"})
#もしくは全カラム付け直す
sample_table.columns = ["id","re_name","re_score","date"]

条件抽出（WHERE句）

SELECT *
FROM sample
WHERE col3 > 50;

sample[sample["col3"] > 50]

複数条件抽出

SELECT * 
FROM sample
WHERE col3 > 50 AND col4 = 1

sample[(sample["col3"]　> 50) & (sample["col4"] == 1)]

並び替え（ORDER BY句）

SELECT * FROM sample 
-- デフォルトで昇順
ORDER BY col3 
-- DESCを付けると降順
ORDER BY col3 DESC

# デフォルトで昇順
sample.sort_values("col3")
# ascending=Falseで降順
sample.sort_values("col3", ascending=False)

↓記事の続きはこちら↓

https://rightcode.co.jp/blog/information-technology/sql-pandas

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