Question

我试图执行以下操作：

浏览一个DataFrame，其中包含Columns＆＃39; Col1＆＃39;和＆＃39; Col2＆＃39;
在＆＃39; Col1＆＃39;中使用该值
替换＆＃39; Col2＆＃39;中相同行的值。结果

我倾向于For循环方法，但是有更快的矢量化方法。我到目前为止使用的粗略代码：

    rsp_df = pd.DataFrame(pd.read_csv(raw_data_path))
cur = mydb.cursor()

for x in rsp_df['Col1']:
    query = ("SELECT stuff FROM some-table WHERE Asin = '%s'" % str(x))
    cur.execute(query)
    rows = cur.fetchone()
    print rows

非常感谢！

Answer 1

通过将查询导入单独的数据帧，考虑将MySQL查询与Pandas数据帧合并。这样，您可以在不循环的情况下同时匹配所有情况，并且可以在一次调用中完成对列的任何条件更改。

以下是left加入合并，以保持 rsp_df 中的所有记录匹配与否。 mydf中缺少 stuff 表示不匹配的记录。然后你可以用所需的结果替换 Col2 （我不确定你所谓的结果，可能是查询中的一列东西）：

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('mysql://user:pwd@localhost/database')

mydf = pd.read_sql("SELECT stuff FROM some-table", con=engine)

merged_df = pd.merge(rsp_df, mydf, left_on=['Col1'], right_on=['Asin'], how='left')

mergedf.loc[pd.notnull(mergedf['Asin']), 'Col2'] = mergedf['result']

MySQL的矢量化查找，并添加到DataFrame

1 个答案: