Python实现多个表格查询

在Python中，特别是使用像Pandas这样的数据分析库来操作数据时，可以方便地处理多个表格或数据框（DataFrame）。如果你有多个表格，它们可能是来自CSV、Excel文件或者是数据库连接返回的结果，你可以通过以下步骤进行查询：

1. **导入Pandas**：

   import pandas as pd

2. **加载数据**：
- 从文件加载：`df1 = pd.read_csv('table1.csv')`, `df2 = pd.read_excel('table2.xlsx')`
- 从数据库查询（假设使用SQLAlchemy）：

     from sqlalchemy import create_engine
     engine = create_engine('your_database_uri')
     df1 = pd.read_sql_query("SELECT * FROM table1", con=engine)

3. **合并或连接数据**：
- 如果所有表格有相同的列名，可以直接使用`pd.concat()`或`merge()`.例如：

     combined_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)  # 按行拼接
     joined_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column')  # 按共同列关联

4. **分组查询**：
使用`groupby()`对每个表格进行分组并执行聚合操作。

5. **条件查询**：

   result = df1[df1['column'] > some_value]  # 对df1内的数据筛选