pandas解析sql语句
  Pandas是一个强大的Python数据分析库，可以用于解析SQL语句。在本文中，我们将列举一些常见的SQL语句，并使用Pandas进行解析。
 
  1. SELECT语句
 
  SELECT语句是SQL中最常见的语句之一，用于从数据库中选择数据。在Pandas中，我们可以使用read_sql_query函数来执行SELECT语句。例如，以下代码将从名为“employees”的表中选择所有数据：
 
  ```python
  import pandas as pd
  import sqlite3
 
  conn = t('example.db')
  df = pd.read_sql_query("SELECT * from employees", conn)
  ```
 
  2. WHERE语句
 
  WHERE语句用于过滤数据，只选择符合特定条件的数据。在Pandas中，我们可以在SELECT语句中使用WHERE语句。例如，以下代码将从名为“employees”的表中选择所有工资大于50000的员工：
 
  ```python
  import pandas as pd
  import sqlite3
 
  conn = t('example.db')
  df = pd.read_sql_query("SELECT * from employees WHERE salary > 50000", conn)
  ```
 
  3. ORDER BY语句
 
  ORDER BY语句用于按照特定的列对数据进行排序。在Pandas中，我们可以使用sort_values函数来执行ORDER BY语句。例如，以下代码将从名为“employees”的表中选择所有数据，并按照工资从高到低进行排序：
  connect和join的区别
  ```python
  import pandas as pd
  import sqlite3
 
  conn = t('example.db')
  df = pd.read_sql_query("SELECT * from employees ORDER BY salary DESC", conn)
  ```
 
  4. GROUP BY语句
 
  GROUP BY语句用于将数据按照特定的列进行分组。在Pandas中，我们可以使用groupby函数来执行GROUP BY语句。例如，以下代码将从名为“employees”的表中选择所有数据，并按照部门进行分组：
 
  ```python
  import pandas as pd
  import sqlite3
 
  conn = t('example.db')
  df = pd.read_sql_query("SELECT * from employees GROUP BY department", conn)
  ```
 
  5. JOIN语句
 
  JOIN语句用于将两个或多个表中的数据进行合并。在Pandas中，我们可以使用merge函数来执行JOIN语句。例如，以下代码将从名为“employees”的表和名为“departments”的表中选择所有数据，并按照部门进行合并：
 
  ```python
  import pandas as pd
  import sqlite3
 
  conn = t('example.db')
  df1 = pd.read_sql_query("SELECT * from employees", conn)
  df2 = pd.read_sql_query("SELECT * from departments", conn)

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