如何使用 SQL 优化具有日期约束的 DataFrame 合并？

使用日期约束合并数据帧

简介：

基于连接条件和日期约束合并数据帧可以是数据分析中的常见任务。虽然 pandas 提供了各种合并选项，但通过在合并过程中进行过滤来优化性能可能有利于避免处理大型中间数据帧。本文讨论了使用 SQL 来实现这种效率的替代方法。

与过滤合并：

提供的代码片段演示了使用 pd 合并两个数据帧 A 和 B。 merge() 函数，然后根据日期条件过滤结果。然而，由于在过滤之前创建了中间数据帧，这种方法在处理大型数据帧时可能不是最佳的。

SQL 作为替代方案：

SQL 提供了一种更有效的方法在查询本身中通过过滤来执行此合并。通过连接到内存数据库，我们可以编写一个查询，一步执行连接和日期过滤。

代码示例：

以下代码演示SQL 方法：

<code class="python">import pandas as pd
import sqlite3

# Connect to in-memory database
conn = sqlite3.connect(':memory:')

# Write dataframes to tables
terms.to_sql('terms', conn, index=False)
presidents.to_sql('presidents', conn, index=False)
war_declarations.to_sql('wars', conn, index=False)

# SQL query
qry = '''
    select  
        start_date PresTermStart,
        end_date PresTermEnd,
        wars.date WarStart,
        presidents.name Pres
    from
        terms join wars on
        date between start_date and end_date join presidents on
        terms.president_id = presidents.president_id
    '''

# Read SQL query results into dataframe
df = pd.read_sql_query(qry, conn)</code>

结果：

生成的数据框 df 包含 A 中的日期与 B 中的日期条件匹配的行。在此特定示例中，它返回两次宣战的总统和任期。

优点：

此方法具有以下优点：

• 效率： 在单个查询中执行连接和过滤，无需中间数据帧。
• 灵活性： 允许在 SQL 查询中使用更复杂的过滤条件.
• 无中间数据帧：避免在过滤之前存储可能较大的中间数据帧。

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