Question

我正在使用qpython查询到KDB +数据库，然后对输出执行操作。 old_df是从早期的qpython同步查询输出的，该查询以'[source_id]'作为字符串列。现在正在查询另一个数据库trades_database，该数据库具有相同的字段（与source_id），但具有不同的列名customer（也是字符串，数据类型没有问题）

params = np.array([])
for i in old_df['source_id']:
    params = np.append(params, np.string_(i))

new_df = q.sync('{[w]select from trade_database where customer in w}', *params, pandas=True)

不幸的是，在线解决此类查询的渠道很少。我从这里提出的问题中学到了很多东西，但确实陷在这里。我的列表可能很长，因此需要编写一个查询，仅将其作为输入。

我也尝试过：

new_df= q1.sync('{select from trades_database where customer in (`1234, `ABCD)}', pandas=True)

可以用，但是我知道 <qpython.qtype.QLambda object at 0x000000000413F710>

一个人如何解压缩QLambda对象？

如果不允许我在同一篇文章中问2个问题，请忽略第二个问题。在这种情况下道歉。

谢谢！

Answer 1

这是我所做的，并且似乎可以正常工作：

    params = np.array(one_id) #just input the initial id used to search for old_df, and not put the square brackets to make it into a list

    for i in old_df['source_id']:
        params = np.append(params,np.string_(i))
    params=np.unique(params)

    new_df = q1.sync('{[w]select from trades_database where customer in w}', params, pandas=True)

QPython中的KDB +查询：根据DataFrame列表进行过滤

1 个答案: