Pandas の DataFrame　dfでsqlつかえない？

2024年6月8日2024年6月17日

Pandas の DataFrame は SQL と似たような操作を行うことができますが、直接 SQL を実行することはできません。ただし、Pandas には SQL に似た操作を行うための便利な機能がいくつかあります。

具体的には、Pandas の read_sql() 関数を使って SQL クエリの結果を DataFrame に読み込むことができます。また、DataFrame のメソッドや関数を使用して、SQL で行うようなデータのフィルタリング、集計、結合などの操作を行うことができます。

また、一部の Python のライブラリやフレームワークでは、Pandas DataFrame と SQL データベースとの間でデータをやりとりするための機能が提供されています。例えば、SQLAlchemy を使用して SQL データベースに接続し、Pandas DataFrame と相互に変換することができます。

次のは、Pandas の read_sql() を使って SQL クエリの結果を DataFrame に読み込む例です：

python
import pandas as pd
import sqlite3

# SQLite データベースに接続し、SQL クエリを実行して DataFrame に読み込む
conn = sqlite3.connect('example.db')
sql_query = "SELECT * FROM my_table;"
df = pd.read_sql(sql_query, conn)

# DataFrame を表示する
print(df)

このコードでは、SQLite データベースに接続し、my_table テーブルから全てのデータを取得して DataFrame に読み込んでいます。このようにして DataFrame にデータを読み込むことで、その後は Pandas のメソッドや関数を使用してデータの操作を行うことができます。