python的pandasqlite使用方法

Pandas是一个Python数据处理库，它可以读取和处理数据，而SQLite是一个轻量级的关系型数据库。pandasqlite是将这两个工具结合使用的一种方法，可以使用Pandas来查询SQLite数据库。

下面是一个使用pandasqlite的简单示例：

首先，需要安装pandas、pandasql和sqlite3模块，使用以下命令：

pip install pandas
pip install pandasql
pip install sqlite3

然后，可以使用以下代码建立一个SQLite数据库，并向其中添加数据：

import sqlite3
import pandas as pd

conn = sqlite3.connect('example.db')
c = conn.cursor()

c.execute('''CREATE TABLE stocks
             (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')

c.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2006-01-05','BUY','RHAT',100,35.14)")

conn.commit()
conn.close()

接下来，可以使用pandasqlite查询数据库中的数据。以下示例展示了如何使用pandasqlite查询stocks表中的数据：

from pandasql import sqldf

conn = sqlite3.connect('example.db')
df = pd.read_sql_query("SELECT * from stocks", conn)

pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
result = pysqldf("SELECT * FROM df WHERE qty > 80.0;")

print(result)

这将输出符合条件的所有行。请注意，使用pandasqlite查询时，需要使用sqlite3连接到数据库，并使用pandas.read_sql_query方法将查询结果转换为DataFrame对象。然后，可以使用pandasql库中的sqldf方法来执行SQL查询。在这个例子中，我们使用了一个lambda函数来定义一个pysqldf函数，它可以在查询中使用。