Pandasql - Das beste Python-Paket zum Abfragen von DataFrames mit SQL
- Name
- Viktor Zinchenko
Updated on
Pandasql ist ein leistungsstarkes Python-Paket, mit dem Sie Pandas DataFrames mit SQL-Syntax abfragen können. Es bietet eine einfache, aber effektive Möglichkeit, Daten zu manipulieren und zu analysieren und ist damit ein wertvolles Werkzeug für Data Scientists und Analysten. Dieser Artikel führt Sie Schritt für Schritt durch Pandasql – von der Installation über die Verwendung bis hin zu Techniken zur Performance-Optimierung.
Wartungshinweis (Nov 2025): pandasql erhält nur begrenzt Updates und zielt weiterhin auf SQLite ab. Für aktiv gepflegte SQL-on-DataFrame-Optionen ziehen Sie DuckDB (opens in a new tab) (
duckdb.query_df), Polars SQL (opens in a new tab) oder nativespandas.DataFrame.queryin Betracht.
Möchten Sie schnell Datenvisualisierungen aus einem Python Pandas DataFrame ohne Code erstellen?
PyGWalker ist eine Python-Bibliothek für Explorative Datenanalyse mit Visualisierung. PyGWalker (opens in a new tab) kann Ihren Workflow in Jupyter Notebook für Datenanalyse und -visualisierung vereinfachen, indem es Ihren pandas DataFrame (und polars DataFrame) in eine tableau-ähnliche Benutzeroberfläche für visuelle Exploration verwandelt.
Was ist Pandasql?
Pandasql ist eine Python-Bibliothek, die eine SQL-Schnittstelle zu pandas, einer beliebten Bibliothek zur Datenmanipulation in Python, bereitstellt. Sie ermöglicht es Ihnen, SQL-Abfragen auf pandas DataFrames auszuführen – was für Personen, die mit SQL vertraut sind, oft intuitiver und effizienter ist. Pandasql nutzt die SQLite-Syntax, sodass Sie alle SQL-Anweisungen verwenden können, die Sie aus der Arbeit mit Datenbanken kennen.
Die Stärke von Pandasql liegt darin, das Beste aus zwei Welten zu kombinieren: die Flexibilität und Funktionalität von pandas für die Datenmanipulation und die Einfachheit und Vertrautheit von SQL für Datenabfragen. Ob bei Datenbereinigung oder komplexer Datenanalyse – Pandasql kann den Prozess deutlich vereinfachen und effizienter machen.
Wie installiert man Pandasql mit pip?
Die Installation von Pandasql ist dank des Python-Paketmanagers pip unkompliziert. So installieren Sie Pandasql auf Ihrem System:
- Öffnen Sie Ihr Terminal oder die Eingabeaufforderung.
- Geben Sie den folgenden Befehl ein und drücken Sie Enter:
pip install pandasql - Warten Sie, bis der Installationsvorgang abgeschlossen ist.
Nach der Installation können Sie das Pandasql-Modul in Ihrem Python-Skript mit folgendem Code importieren: import pandasql.
Denken Sie daran: Pandasql baut auf pandas und SQLite auf, daher müssen diese Pakete ebenfalls auf Ihrem System installiert sein. Falls nicht, installiert pip sie automatisch, wenn Sie Pandasql installieren.
Verwendet Pandasql SQLite?
Ja, Pandasql verwendet intern SQLite. SQLite ist eine C-Bibliothek, die eine leichtgewichtige, dateibasierte Datenbank bereitstellt. Sie ermöglicht es Entwicklern, über SQL-Syntax mit der Datenbank zu interagieren. Wenn Sie mit Pandasql eine SQL-Abfrage ausführen, wird der pandas DataFrame in eine SQLite-Tabelle umgewandelt, die SQL-Abfrage auf dieser Tabelle ausgeführt und das Ergebnis anschließend als neuer DataFrame zurückgegeben.
Das bedeutet, Sie können alle SQL-Anweisungen und -Funktionen verwenden, die SQLite unterstützt, wenn Sie Ihren DataFrame mit Pandasql abfragen. Ob Sie Daten extrahieren, gruppieren, sortieren oder mehrere Datensätze verknüpfen möchten – all das lässt sich mit SQL-Abfragen in Pandasql erledigen.
Wie verwendet man Pandasql?
Die Verwendung von Pandasql ist so einfach wie das Schreiben einer SQL-Abfrage. Die Hauptfunktion des Pandasql-Moduls ist sqldf(). Diese Funktion nimmt eine SQL-Abfrage als String und eine Menge von DataFrames als Parameter entgegen und gibt das Ergebnis der Abfrage als neuen DataFrame zurück.
Hier ein einfaches Beispiel, wie man Pandasql verwendet:
import pandas as pd
import pandasql as ps
# Create a simple DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter'], 'Age': [28, 24, 33
]}
df = pd.DataFrame(data)
# Define a SQL query
query = "SELECT * FROM df WHERE Age > 25"
# Execute the query using pandasql
result = ps.sqldf(query)
print(result)In diesem Beispiel importieren wir zunächst die benötigten Module und erstellen einen DataFrame. Dann definieren wir eine SQL-Abfrage, um alle Zeilen aus dem DataFrame zu selektieren, bei denen das Alter größer als 25 ist. Wir übergeben diese Abfrage an die Funktion sqldf(), die die Abfrage ausführt und das Ergebnis als neuen DataFrame zurückgibt.
Dies ist nur ein einfaches Beispiel. Pandasql unterstützt deutlich komplexere Abfragen und Operationen, einschließlich Joins, Aggregationen und Unterabfragen. Es ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das Aufgaben zur Datenmanipulation und -analyse in Python erheblich vereinfachen kann – insbesondere für alle, die sich in SQL-Syntax wohler fühlen.
Pandasql im Vergleich zu anderen Paketen
Für Datenmanipulation und -abfragen in Python stehen verschiedene Pakete zur Verfügung, darunter pandas, sqldf und SQLAlchemy. Pandasql hebt sich jedoch aus mehreren Gründen hervor.
Erstens erlaubt Pandasql die direkte Verwendung von SQL-Syntax auf pandas DataFrames. Wenn Sie bereits mit SQL vertraut sind, ist das ein großer Vorteil. Ihr Code kann dadurch lesbarer und leichter zu debuggen sein, insbesondere bei komplexen Abfragen.
Zweitens nutzt Pandasql die Leistungsfähigkeit von SQLite, einer robusten und funktionsreichen SQL-Datenbank-Engine. Das bedeutet, Sie können alle Funktionen und Features verwenden, die SQLite bietet, und haben so ein breites Spektrum an Werkzeugen für Datenmanipulation und -analyse zur Verfügung.
Drittens ist Pandasql leicht zu installieren und zu verwenden. Es integriert sich nahtlos in pandas und ist daher eine natürliche Wahl für alle, die pandas bereits für Datenmanipulation einsetzen.
Wenn Sie über SQLite hinauswachsen, wechseln Sie zu DuckDB für In-Memory-Analytics mit SQL oder verwenden Sie DataFrame.query/eval, um im pandas-Ökosystem zu bleiben und den Konvertierungs-Overhead zu vermeiden.
Techniken zur Performance-Optimierung mit Pandasql
Obwohl Pandasql ein leistungsfähiges Werkzeug ist, ist es wichtig zu beachten, dass es nicht immer die schnellste Option für Datenmanipulation in Python ist. Der Grund: Bei jeder Abfrage muss Pandasql den DataFrame in eine SQLite-Tabelle umwandeln – was bei sehr großen DataFrames zeitaufwendig sein kann.
Es gibt jedoch mehrere Techniken, mit denen Sie die Performance Ihrer Pandasql-Abfragen optimieren können:
-
Anzahl der Zeilen begrenzen: Wenn Sie nur an einem Teil Ihrer Daten interessiert sind, verwenden Sie eine
LIMIT-Klausel in Ihrer SQL-Abfrage, um die Anzahl der zurückgegebenen Zeilen zu reduzieren. -
Indizes verwenden: Wenn Sie häufig auf einer bestimmten Spalte abfragen, sollten Sie erwägen, einen Index auf dieser Spalte zu erstellen, um die Abfragegeschwindigkeit zu erhöhen.
-
Daten vorab filtern: Filtern Sie Ihren DataFrame nach Möglichkeit bereits mit pandas, bevor Sie ihn an Pandasql übergeben. So verringern Sie die Datenmenge, die in eine SQLite-Tabelle umgewandelt werden muss.
Mit diesen Techniken stellen Sie sicher, dass Sie das Optimum aus Pandasql herausholen – selbst beim Arbeiten mit großen Datensätzen.
FAQs
Was ist Pandasql?
Pandasql ist eine Python-Bibliothek, die eine SQL-Schnittstelle zu pandas, einer beliebten Bibliothek zur Datenmanipulation in Python, bereitstellt. Sie ermöglicht es, SQL-Abfragen auf pandas DataFrames auszuführen, was für Personen mit SQL-Kenntnissen oft intuitiver und effizienter ist.
Wie installiert man Pandasql?
Sie können Pandasql mit pip, dem Paketmanager von Python, installieren. Öffnen Sie einfach Ihr Terminal oder die Eingabeaufforderung, geben Sie pip install pandasql ein und drücken Sie Enter.
Verwendet Pandasql SQLite?
Ja, Pandasql verwendet intern SQLite. Wenn Sie mit Pandasql eine SQL-Abfrage ausführen, wird der pandas DataFrame in eine SQLite-Tabelle umgewandelt, die SQL-Abfrage auf dieser Tabelle ausgeführt und das Ergebnis anschließend als neuer DataFrame zurückgegeben.