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Pandasql - DataFrame を SQL でクエリするための最高の Python パッケージ

Viktor Zinchenko
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Viktor Zinchenko

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Pandasql は、SQL 構文を使って Pandas の DataFrame をクエリできる強力な Python パッケージです。データの操作と分析をシンプルかつ効果的に行えるため、データサイエンティストやアナリストにとって価値の高いツールとなります。この記事では、インストール方法から基本的な使い方、さらにはパフォーマンス最適化のテクニックまで、Pandasql を徹底的に解説します。

メンテナンスに関する注意 (2025 年 11 月時点): pandasql は更新頻度が低く、依然として SQLite をターゲットとしています。よりアクティブにメンテナンスされている DataFrame 向け SQL オプションとしては、DuckDB (opens in a new tab)（duckdb.query_df）、Polars SQL (opens in a new tab)、または pandas.DataFrame.query のようなネイティブ機能の活用を検討してください。

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PyGWalker for Data visualization (opens in a new tab)

Pandasql とは？

Pandasql は、Python の代表的なデータ操作ライブラリである pandas に対して SQL インターフェイスを提供する Python ライブラリです。pandas の DataFrame に対して SQL クエリを実行できるため、SQL に慣れている人にとっては、より直感的かつ効率的にデータを扱えるようになります。Pandasql は SQLite の構文を利用しているため、データベースで使い慣れた SQL 文をそのまま使うことができます。

Pandasql の強みは、データ操作における pandas の柔軟性・機能性と、データクエリにおける SQL のシンプルさ・親しみやすさを組み合わせられる点にあります。データクレンジングのような基本的な処理から、複雑なデータ分析まで、Pandasql を使うことでプロセスをよりスムーズかつ効率的に進めることができます。

pip で Pandasql をインストールする方法

Pandasql のインストールは、Python のパッケージマネージャである pip を使えばとても簡単です。以下の手順でインストールできます。

  1. ターミナル（もしくはコマンドプロンプト）を開きます。
  2. 次のコマンドを入力して Enter キーを押します: pip install pandasql
  3. インストールが完了するまで待ちます。

インストールが完了したら、Python スクリプト内で次のコードを記述することで Pandasql モジュールをインポートできます: import pandasql。

Pandasql は pandas と SQLite の上に構築されているため、これらのパッケージが必要です。未インストールであっても、Pandasql をインストールする際に pip が自動的に依存パッケージとして導入してくれます。

Pandasql は SQLite を使っているのか？

はい、Pandasql は内部的に SQLite を使用しています。SQLite は軽量なディスクベースのデータベースを提供する C ライブラリであり、SQL 構文を通じてデータベースとやり取りできます。Pandasql で SQL クエリを実行すると、pandas の DataFrame が SQLite のテーブルに変換され、そのテーブルに対して SQL クエリが実行され、結果は新しい DataFrame として返されます。

つまり、Pandasql で DataFrame をクエリする際には、SQLite がサポートしている SQL 文や関数をすべて利用できます。データの抽出、グルーピング、ソート、複数データセットの結合など、あらゆる処理を SQL クエリで記述できます。

Pandasql の使い方

Pandasql の使い方は、基本的には SQL クエリを書くのと同じくらいシンプルです。Pandasql モジュールが提供する主な関数は sqldf() です。この関数は文字列として与えられた SQL クエリと、クエリ対象の DataFrame 群を受け取り、その結果を新しい DataFrame として返します。

以下は Pandasql の基本的な使用例です。

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)

この例では、まず必要なモジュールをインポートし、DataFrame を作成しています。そのうえで、年齢が 25 歳より大きい行だけを選択する SQL クエリを定義します。sqldf() 関数にこのクエリを渡すと、クエリが実行され、その結果が新しい DataFrame として返されます。

ここで示したのはごく基本的な例にすぎません。Pandasql は、JOIN、集計、サブクエリなど、より複雑なクエリや操作にも対応しています。特に SQL 構文に慣れている人にとっては、Python におけるデータ操作・分析作業を大幅に簡略化してくれる強力なツールです。

Pandasql と他のパッケージの比較

Python でデータ操作やクエリを行う方法としては、pandas 自体の機能に加え、sqldf や SQLAlchemy などいくつかのパッケージがあります。そのなかで Pandasql が優れている点を見てみましょう。

まず、Pandasql を使えば、pandas の DataFrame に対して直接 SQL 構文を使用できます。すでに SQL に慣れている場合、これは大きな利点となります。特に複雑なクエリを扱う際、コードの可読性やデバッグのしやすさが向上します。

次に、Pandasql は機能が豊富で実績のある SQL データベースエンジンである SQLite の力を活用しています。SQLite がサポートするあらゆる SQL 機能や関数を使えるため、データ操作や分析のための選択肢が非常に広くなります。

最後に、Pandasql はインストールと利用方法が簡単で、pandas とシームレスに統合できます。そのため、すでに pandas でデータ操作を行っているユーザーにとっては自然な選択肢になるでしょう。

SQLite の限界を感じた場合は、インメモリ分析向けに SQL を提供する DuckDB に切り替えるか、DataFrame.query や eval を使って pandas 内部だけで処理し、変換コストを避ける方法も有効です。

Pandasql のパフォーマンス最適化テクニック

Pandasql は便利なツールですが、Python におけるデータ操作の手段として常に最速とは限らない点には注意が必要です。というのも、クエリを実行するたびに DataFrame を SQLite のテーブルへ変換する処理が発生し、大規模な DataFrame ではこれがボトルネックになり得るためです。

とはいえ、いくつかの工夫によって Pandasql クエリのパフォーマンスを改善することができます。

  1. 行数を制限する: 必要なデータが一部だけであれば、SQL クエリに LIMIT 句を付けて返却される行数を減らしましょう。

  2. インデックスを利用する: 特定のカラムに対して頻繁にクエリを実行する場合、そのカラムにインデックスを作成することでクエリ性能を向上させられます。

  3. 事前にデータをフィルタリングする: 可能であれば、Pandasql に渡す前に pandas の機能で DataFrame をフィルタリングしておきましょう。SQLite のテーブルに変換するデータ量が減るため、全体の処理時間を短縮できます。

これらのテクニックを組み合わせて使うことで、大規模データセットを扱う際でも Pandasql の性能を最大限に引き出すことができます。

FAQs

Pandasql とは？

Pandasql は、Python の代表的なデータ操作ライブラリである pandas に対する SQL インターフェイスを提供する Python ライブラリです。pandas の DataFrame に対して SQL クエリを実行できるため、SQL に慣れているユーザーにとって、より直感的かつ効率的にデータを扱えるようになります。

Pandasql のインストール方法は？

Pandasql は Python のパッケージマネージャである pip を使ってインストールできます。ターミナル（またはコマンドプロンプト）を開き、pip install pandasql と入力して Enter キーを押すだけです。

Pandasql は SQLite を使用していますか？

はい、Pandasql は内部的に SQLite を使用しています。Pandasql で SQL クエリを実行すると、pandas の DataFrame は SQLite テーブルに変換され、そのテーブルに対して SQL クエリが実行され、結果が新しい DataFrame として返されます。