SQLite3 数学函数 Python答案

【问题标题】：SQLite3 math functions PythonSQLite3 数学函数 Python
【发布时间】：2022-01-23 19:16:15
【问题描述】：

更新 SQLite 版本 3.5.0 后。可以使用 SQL 数学函数。如果我在 pycharm 查询中使用它，它工作得很好，但我无法在 python 代码中执行查询。

然后我收到以下错误消息：

pandas.io.sql.DatabaseError: sql 'Select log(increase.s1) From increase'执行失败：没有这样的功能：log。

我使用以下代码执行它：

import pandas as pd

conn = sqlite3.connect('p1_database.db')

sql = "Select log(increase.s1) from increase"
pd.read_sql_query(sql, con=conn)

我的错误是什么？没看到。

【问题讨论】：

来自sqlite.org/lang_mathfunc.html：“下面显示的数学函数是 SQLite 合并源文件的一部分，但只有在使用 -DSQLITE_ENABLE_MATH_FUNCTIONS 编译时选项编译合并时才有效。”
在哪里/如何设置选项？
数学函数是编译时间，所以需要内置二进制文件或者可以从源代码编译。
我可以确认 Windows 上 Python 3.7 的 sqlite3 模块不支持 log。

标签： python sqlite pycharm

【解决方案1】：

如果 sqlite3 模块中没有启用数学函数，那么您可以将日志函数应用于列并返回一个系列。

import sqlite3
import pandas as pd
import math

with sqlite3.connect(":memory:") as conn:
    cur = conn.cursor()
    
    cur.execute("CREATE TABLE increase(s1 integer)")
    cur.execute("INSERT INTO increase (s1) values (1)")
    cur.execute("INSERT INTO increase (s1) values (2)")
    cur.execute("INSERT INTO increase (s1) values (100)")

    df = pd.read_sql_query('SELECT s1 FROM increase', conn)
    logseries = df['s1'].map(lambda x: math.log(x))
    log10series = df['s1'].map(lambda x: math.log10(x))
    for r in zip(df['s1'], logseries, log10series):
        print(f"{r[0]:3d} {r[1]:.3f} {r[2]:.3f}")

输出：

  1 0.000 0.000
  2 0.693 0.301
100 4.605 2.000

【讨论】：

【解决方案2】：

标准 Python 库中的 sqlite3 模块不支持数学函数。但它允许轻松创建新功能：

...
import math

conn = sqlite3.connect('p1_database.db')
conn.create_function('log', 1, math.log10)

sql = "Select log(increase.s1) from increase"
pd.read_sql_query(sql, con=conn)

应该做的工作（我使用math.log10，因为来自Sqlite3的日志函数实际上是一个log10）。

【讨论】：