pandas如何实现sql里casewhen的效果

在pandas中可以使用`.apply()`方法配合lambda表达式实现类似于SQL中的`CASE WHEN`语句的效果。

例如，假设我们有一个DataFrame `df`，其中有一个列`score`，我们想要根据这个列的值，为另一个列`grade`赋予不同的等级，可以使用如下代码：

df['grade'] = df['score'].apply(lambda x: 'A' if x >= 90 else 'B' if x >= 80 else 'C' if x >= 70 else 'D' if x >= 60 else 'E')

在这个例子中，我们使用了嵌套的`if...else`语句，对`score`列的值进行判断，并根据不同的范围为`grade`列赋予不同的等级。

需要注意的是，在使用`.apply()`方法时，要确保lambda表达式返回的结果类型与要赋值的列类型一致，否则可能会导致赋值失败。

相关问题

pandas如何实现SQL中的left join

在 pandas 中，可以使用 `merge()` 函数来实现 SQL 中的 left join 操作。具体方法如下：

假设有两个数据框 df1 和 df2，以 df1 的某一列为连接键，可以使用以下代码进行 left join：

left_join_df = pd.merge(df1, df2, on='连接键', how='left')

其中，`on` 参数指定连接键，`how` 参数指定要进行 left join 操作。当 `how` 参数为 `'left'` 时，表示以 df1 为左表，df2 为右表进行 left join。

left join 操作会将 df1 中的所有记录都保留下来，并将 df2 中与 df1 中连接键相同的记录合并到 df1 中，没有匹配到的记录则填充为 NaN 值。

注意：在进行 left join 操作时，应该注意连接键的数据类型和格式，避免因为数据类型或格式不匹配而导致连接失败。

pandas读取sql文件

使用pandas库读取SQL文件的方法有多种。根据引用的内容，以下是三种常见的使用案例。

方法一：

import pymysql
import pandas as pd

con = pymysql.connect(host="127.0.0.1", user="root", password="password", db="world")
data_sql = pd.read_sql("SQL查询语句", con)
data_sql.to_csv("test.csv")

这种方法使用了`pymysql`库连接到数据库，并使用`pandas`的`read_sql()`函数从数据库中读取数据。然后，将读取的数据保存为CSV文件。

方法二：

import pandas as pd
import pandas.io.sql as sql

conn = pymysql.connect(host="127.0.0.1", user="root", password="password", db="world")
sql_str = "SQL查询语句"
data_sql = sql.read_sql_query(sql_str, conn)
data_sql.to_csv("test.csv")

这种方法使用了`pandas.io.sql`模块中的`read_sql_query()`函数从数据库中读取数据，并将读取的数据保存为CSV文件。

方法三：

import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine

con = create_engine('mysql+pymysql://user_name:password@127.0.0.1:3306/database_name')
table_name = "table_name"
data = pd.read_sql_table(table_name, con)
data.to_csv("table_name.csv")

这种方法使用了`pandas`和`SQLAlchemy`库。它使用`SQLAlchemy`的`create_engine()`函数创建数据库连接，然后使用`pandas`的`read_sql_table()`函数从指定的表中读取数据，并将读取的数据保存为CSV文件。

这些方法可以根据自己的具体需求选择适合的方法来读取SQL文件并保存为CSV文件。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【数据处理】pandas读取sql数据](https://blog.csdn.net/zzddada/article/details/125199712)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [pandas 读写sql数据库和matplotlib模块](https://blog.csdn.net/chengxuyuanyonghu/article/details/55519382)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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