J'essaie de traduire la requête SQL en Pandas. Cependant, après avoir essayé beaucoup, j'ai maintenant un nœud dans ma tête ... Est-ce que quelqu'un a une idée intelligente? Merci beaucoup
4 Réponses :
Vous pouvez charger des données à l'aide de la méthode read_sql_query.
Merci. Mais ce n'est pas ce que je cherchais parce que pour interroger de cette façon prend longtemps. La façon dont je cherche devrait être comme df [(DF ['date2']> = '2010-01-01 00: 00: 00.0') & (DF ['date2'] <= '2010-01-31 23: 59: 59.0 ') & ???????????? & df ['date1'] <= '2010-02-01 00: 00: 00.0' ?????????????
merci. Mais ce n'est pas ce que je cherchais parce que pour interroger de cette façon prend longtemps. La façon dont je cherche devrait être comme
Vous voulez donc traduire des opérations SQL en opérations de Pandas?
Google ne montre pas grand chose de sorte que vous aurez probablement besoin d'écrire votre propre traducteur
Vous n'exposez aucun exemple de données, une réponse ne peut donc pas être vérifiée facilement.
la partie interne de votre requête devient < Pré> xxx Ce fichier de données peut maintenant être joint à votre référence initiale df :
Merci. Cela aide beaucoup. Cependant, j'ai eu l'erreur: ValueError: impossible de réindex à partir d'un axe dupliqué
A quel point cette erreur se produit-elle? Veuillez créer un exemple minimal, complet et vérifiable Stackoverflow.com/help/mcve
J'essaie d'utiliser des logiques intelligentes pour filtrer les données d'un fichier de données.
Donc, le Dataframe ressemble à ceci: Mon objectif est le suivant: Premier: pour un seconde: pour un Mon approche consiste à filtrer d'abord le Réponse de Joergvanaken est utile, mais n'a pas encore atteint mon objectif. Vous pouvez également interperter Merci d'avance Date2 est indiqué entre 02.03.2019 00:00:00 et 07.03.2019 00:00:00 . Date2 , la valeur , où date1 est la dernière date date2 , retour valeur où date1 ne va pas au-delà d'une date spécifique < Pré> xxx date2 , puis date1 date1 comme date de prévision et date2 comme date de valeur
Que voulez-vous dire avec "Traduire la requête SQL en Pandas"? Voulez-vous charger les données dans un Dataframe?
Pouvez-vous fournir plus de détails comme quelle était la requête initiale et que voulez-vous atteindre (la déclaration de problème)?