使用 SQL 输出加入 pandas 数据框答案

【问题标题】：join pandas dataframe with SQL output使用 SQL 输出加入 pandas 数据框
【发布时间】：2016-08-06 19:35:13
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框，其中包含一个合同列表df['contract']。我有一个 SQL 查询，它给出了合同持有人的名字和姓氏。我需要结合查询和合同列表。

select firstname, lastname from holder where holder_contract= df['contract']

如何从df 创建一个数据框，从我的查询中添加 2 列 firstname 和 lastname？

编辑：我探索的曲目

我为一份合同提取了一个 DF，并且可以加入它。我创建了一个循环，但连接只匹配一行，因此最终数据框填充了 1 行，其他为空白。如果我想使用合并，我需要创建一个包含所有值的大表。

zip( *map(lambda x: pd.read_sql_query(SQL.format(x),connection).loc[0], df.contract)) 给了我想要的 2 列，但如果没有匹配则失败。

【问题讨论】：

简单地说，用read_sql读入查询并与df合并。在查询中包含连接键 holder_contract。
df = read_sql("select firstname, lastname from holder where holder_contract= 0123456", engine=...)
你是说我必须先阅读我的表格以提取数据帧，然后加入每个 1 行数据帧？
您是在使用 SQLAlchemy 还是在编写普通查询？
疼痛查询。查询参数是联系电话。我必须迭代合同列以检索我的所有信息

标签： sql python-2.7 pandas

【解决方案1】：

对于普通查询，也许这会起作用：

qry = ("SELECT firstname, lastname "
       "FROM holder "
       "WHERE holder_contract IN {0};".format(tuple(df.contract)))
df = pd.read_sql(qry, engine=...)

【讨论】：

这不起作用，因为我无法执行 IN 语句。我的价值观太多了。