可以用python或类似sql查询的东西通过pandas编写sql查询吗？

我有一个疑问：

SELECT count(PROVIDER_ID)  NumOfProviders,SUM(GROSS_AMT) TotalPaid,SERVICE_TYPE
FROM [FD_Stage].[dbo].[tbl_claim_services]
where SERVICE_TYPE is not null
group by SERVICE_TYPE

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我可以在熊猫中做类似的事情吗？我已经找到了一种方法 所以在有了我的数据帧和一些属性之后，比如“成员代码”、“sdl代码”、“提供者ID”、“总金额” 我会做下一步

df= rn.read_sql(sql,conn)
df_groupBy= df.groupby(['MEMBER_CODE','sdl_code','PortalDays']).agg({'PROVIDER_ID':'count','GROSS_AMT':'sum'})

希望这可以帮助任何人

您可以使用PandaSQL

>>> import pandas as pd
>>> from pandasql import sqldf, load_meat, load_births
>>> pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
>>> meat = load_meat()
>>> births = load_births()
>>> print pysqldf("SELECT * FROM meat LIMIT 10;").head()
   date  beef  veal  pork  lamb_and_mutton broilers other_chicken turkey

0  1944-01-01 00:00:00   751    85  1280               89     None          None   None
1  1944-02-01 00:00:00   713    77  1169               72     None          None   None
2  1944-03-01 00:00:00   741    90  1128               75     None          None   None
3  1944-04-01 00:00:00   650    89   978               66     None          None   None
4  1944-05-01 00:00:00   681   106  1029               78     None          None   None

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Github Repo:

您想使用pandas从数据库中获取一些数据（pandas内部使用此查询），还是您已经有数据并希望对其进行筛选和分组？@Piotrek否我有整个表的数据框，我想在它上执行类似的查询是否有帮助？看起来pandasql可能会有所帮助。