Pandasql - Le meilleur package Python pour interroger des DataFrames avec SQL
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- Viktor Zinchenko
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Pandasql est un puissant package Python qui vous permet d’interroger des DataFrames Pandas en utilisant la syntaxe SQL. Il offre une manière simple mais efficace de manipuler et d’analyser les données, ce qui en fait un outil précieux pour les data scientists et les analystes. Cet article va vous guider pas à pas dans l’utilisation de Pandasql, de l’installation à l’usage, en passant par quelques techniques d’optimisation des performances.
Note de maintenance (nov. 2025) : pandasql reçoit peu de mises à jour et cible toujours SQLite. Pour des solutions SQL‑sur‑DataFrame activement maintenues, envisagez DuckDB (opens in a new tab) (
duckdb.query_df), Polars SQL (opens in a new tab), ou les méthodes nativespandas.DataFrame.query.
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Qu’est‑ce que Pandasql ?
Pandasql est une bibliothèque Python qui fournit une interface SQL à pandas, une bibliothèque Python très utilisée pour la manipulation de données. Elle vous permet d’exécuter des requêtes SQL sur des DataFrames pandas, ce qui peut être plus intuitif et efficace pour les personnes déjà familières avec SQL. Pandasql s’appuie sur la syntaxe SQLite, ce qui vous permet d’utiliser toutes les instructions SQL auxquelles vous êtes habitué lorsque vous travaillez avec des bases de données.
La force de Pandasql réside dans sa capacité à combiner le meilleur des deux mondes : la flexibilité et les fonctionnalités de pandas pour la manipulation de données, et la simplicité et la familiarité de SQL pour l’interrogation. Que vous réalisiez des tâches de nettoyage de données ou des analyses complexes, Pandasql peut rendre le processus plus fluide et plus efficace.
Comment installer Pandasql avec pip ?
L’installation de Pandasql est simple grâce au gestionnaire de paquets Python, pip. Voici comment installer Pandasql sur votre système :
- Ouvrez votre terminal ou invite de commande.
- Tapez la commande suivante et appuyez sur Entrée :
pip install pandasql - Attendez la fin du processus d’installation.
Une fois installé, vous pouvez importer le module Pandasql dans votre script Python avec la ligne de code suivante : import pandasql.
Gardez à l’esprit que Pandasql est construit sur pandas et SQLite, vous devez donc également disposer de ces packages sur votre système. Si ce n’est pas le cas, pip les installera automatiquement lors de l’installation de Pandasql.
Est‑ce que Pandasql utilise SQLite ?
Oui, Pandasql utilise SQLite en interne. SQLite est une bibliothèque C qui fournit une base de données légère, stockée sur disque. Elle permet aux développeurs d’interagir avec la base via la syntaxe SQL. Lorsque vous exécutez une requête SQL avec Pandasql, celui‑ci convertit le DataFrame pandas en table SQLite, exécute la requête SQL sur cette table, puis renvoie le résultat sous forme de nouveau DataFrame.
Cela signifie que vous pouvez utiliser toutes les instructions et fonctions SQL prises en charge par SQLite lorsque vous interrogez votre DataFrame avec Pandasql. Que vous souhaitiez extraire, regrouper, trier les données ou joindre plusieurs jeux de données, vous pouvez tout faire avec des requêtes SQL dans Pandasql.
Comment utiliser Pandasql ?
Utiliser Pandasql revient simplement à écrire une requête SQL. La fonction principale fournie par le module Pandasql est sqldf(). Cette fonction prend une requête SQL sous forme de chaîne de caractères et un ensemble de DataFrames en paramètres, puis renvoie le résultat de la requête sous forme de nouveau DataFrame.
Voici un exemple basique d’utilisation de Pandasql :
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)Dans cet exemple, nous importons d’abord les modules nécessaires et créons un DataFrame. Nous définissons ensuite une requête SQL qui sélectionne toutes les lignes du DataFrame où l’âge est supérieur à 25. Nous passons cette requête à la fonction sqldf(), qui l’exécute et renvoie le résultat sous forme de nouveau DataFrame.
Ce n’est qu’un exemple simple. Pandasql prend en charge des requêtes et opérations plus complexes, notamment les jointures, les agrégations et les sous‑requêtes. C’est un outil puissant qui peut considérablement simplifier les tâches de manipulation et d’analyse de données en Python, surtout pour ceux qui sont plus à l’aise avec la syntaxe SQL.
Pandasql vs autres packages
Pour la manipulation et l’interrogation de données en Python, plusieurs packages existent, notamment pandas, sqldf et SQLAlchemy. Cependant, Pandasql se distingue sur plusieurs points.
Premièrement, Pandasql vous permet d’utiliser directement la syntaxe SQL sur des DataFrames pandas. Cela peut être un avantage important si vous maîtrisez déjà SQL. Votre code peut devenir plus lisible et plus facile à déboguer, en particulier pour les requêtes complexes.
Deuxièmement, Pandasql s’appuie sur la puissance de SQLite, un moteur de base de données SQL robuste et riche en fonctionnalités. Vous pouvez donc utiliser toutes les fonctions et tous les opérateurs SQL pris en charge par SQLite, ce qui vous offre un large éventail d’outils pour la manipulation et l’analyse de données.
Enfin, Pandasql est facile à installer et à utiliser. Il s’intègre naturellement avec pandas, ce qui en fait un bon choix si vous utilisez déjà pandas pour manipuler vos données.
Si vous dépassez les limites de SQLite, passez à DuckDB pour l’analytique en mémoire avec SQL, ou utilisez DataFrame.query / eval pour rester dans pandas tout en évitant le surcoût de conversion.
Techniques d’optimisation des performances avec Pandasql
Bien que Pandasql soit un outil puissant, il n’est pas toujours l’option la plus rapide pour la manipulation de données en Python. En effet, à chaque requête, Pandasql doit convertir le DataFrame en table SQLite, ce qui peut devenir coûteux en temps pour des DataFrames volumineux.
Il existe toutefois plusieurs techniques pour optimiser les performances de vos requêtes Pandasql :
-
Limiter le nombre de lignes : Si vous ne vous intéressez qu’à une partie de vos données, pensez à utiliser une clause
LIMITdans votre requête SQL pour réduire le nombre de lignes renvoyées. -
Utiliser des index : Si vous interrogez fréquemment une colonne particulière, envisagez de créer un index sur cette colonne pour accélérer l’exécution des requêtes.
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Pré‑filtrer vos données : Lorsque c’est possible, filtrez votre DataFrame avec pandas avant de le passer à Pandasql. Cela réduit la quantité de données à convertir en table SQLite.
En appliquant ces techniques, vous pouvez tirer le meilleur parti de Pandasql, même lorsque vous travaillez avec des jeux de données de grande taille.
FAQs
Qu’est‑ce que Pandasql ?
Pandasql est une bibliothèque Python qui fournit une interface SQL à pandas, une bibliothèque de manipulation de données très populaire en Python. Elle vous permet d’exécuter des requêtes SQL sur des DataFrames pandas, ce qui peut être plus intuitif et efficace pour les personnes familières avec SQL.
Comment installer Pandasql ?
Vous pouvez installer Pandasql avec pip, le gestionnaire de paquets de Python. Il suffit d’ouvrir votre terminal ou invite de commande, de taper pip install pandasql, puis d’appuyer sur Entrée.
Est‑ce que Pandasql utilise SQLite ?
Oui, Pandasql utilise SQLite en interne. Lorsque vous exécutez une requête SQL avec Pandasql, il convertit le DataFrame pandas en table SQLite, exécute la requête SQL sur cette table, puis renvoie le résultat sous forme de nouveau DataFrame.