使用Python和Pandas在数据帧中模拟SQL查询时遇到语法问题

我正在使用：

• 蟒蛇3
• 熊猫
• 本地版上的Sqllite3（尽管 这一点对此不重要）

我有一个项目，我正在尝试从查询中删除一些连接、计数、组和其他聚合函数——它们都需要移动到代码中

我是Python新手，浏览了Pandas手册和其他有关StackOverflow的资源

我正在尝试重新创建以下查询：

SELECT D.ID, D.Name, COUNT(W.ID)
FROM Departments D
LEFT JOIN Widgets W ON D.ID=W.department
GROUP BY D.ID, D.Name
HAVING COUNT(W.ID)>0

在Python方面-仅使用两个查询：

SELECT * FROM departments
SELECT * FROM widgets

我可能错了，但我相信这是必须发生的：

• 导入python模块并创建连接
• 进口大熊猫（据我所知，这是一个有争议的问题） 这类工作的有效工具）
• 将我的查询分配给变量
• 熊猫读过这些问题了吗
• （合并？）查询结果以构造数据帧
• 使用数据帧上的方法执行计数和聚合

我正在与语法作斗争，并且很难确定我是否以正确的方式进行操作。传递到查询中的两个表都有多个列，超出了我正在处理的范围，这可能是造成困难的原因

结果应该有部门ID、部门名称和属于该部门的小部件计数。以下是我一直在试验的python代码：

import sqlite3
import pandas as pd
...  #functions and connection info removed
with conn:
  sql1="SELECT * FROM departments"
  sql2="SELECT * FROM widgets"
  #print("Read Queries Into Dataframes")
  df = pd.read_sql(sql1, conn)
  lf = pd.read_sql(sql2, conn)
  #print("Connected and read - print the dataframe")
  merged_df=pd.merge(df, lf, left_on='id', right_on='department', how='inner') #.groupby(['id'])
  #result=merged_df.groupby(['id'])
  #result = pd.merge(df, lf, on='key')
  #print(result)

注:

• 它似乎（大部分）工作，直到我介绍了它出现的小组

• 我在ID中得到了一个关键错误-可能是语法错误或者我 没有正确的别名

• 将联接类型（方式）从左改为内会产生一些NAN 结果

---

Left join将在没有任何小部件的情况下为每个部门提供NaN结果。我会将count（）添加到groupby->

merged_-df.groupby（['id']）.count（）

您也可以按id和name进行分组->

merged_-df.groupby（['id'，name']）.count（）

谢谢大家-非常有用的信息。我可以用以下方法处理这个问题：pd.merge（dfu departments[[“id”，“dname”]），dfu widgets[[“department”，“widgetid”，“purchased”，“Type”]]，how='inner'，left'u on='id'，right'u on='department'