将pandas列转换为逗号分隔列表以在sql语句中使用

时间:2017-05-24 22:01:48

标签: csv pandas dataframe pandasql

我有一个数据框,我正在尝试将列转换为以逗号分隔的列表。最终目标是将此逗号分隔列表作为SQL查询中的筛选项列表传递。

我该怎么做?

> import pandas as pd
> 
> mydata = [{'id' : 'jack', 'b': 87, 'c': 1000},
>           {'id' : 'jill', 'b': 55, 'c':2000}, {'id' : 'july', 'b': 5555, 'c':22000}] 
  df = pd.DataFrame(mydata) 
  df

预期解决方案 - 请注意ID周围的引号,因为它们是字符串,标题为“b”的列中的项目,因为它是数字字段和SQL的工作方式。然后我最终会发送一个像

这样的查询
select * from mytable where ids in (my_ids)  or values in (my_values):

my_ids ='jack','jill','july'

my_values = 87,55,5555

2 个答案:

答案 0 :(得分:5)

虽然这是一篇旧帖子,但我遇到了类似问题,并使用valuestolist()作为

在一行中解决了问题
df['col_name'].values.tolist()

所以在你的情况下,它将是

my_ids = my_data['id'].values.tolist() # ['jack', 'jill', 'july']
my_values = my_data['b'].values.tolist()

答案 1 :(得分:2)

让我们使用apply参数'reduce = False'然后检查系列的dtype并将适当的参数应用于join

df.apply(lambda x: ', '.join(x.astype(str)) if x.dtype=='int64' else ', '.join("\'"+x.astype(str)+"\'"), reduce=False)

输出:

b               87, 55, 5555
c          1000, 2000, 22000
id    'jack', 'jill', 'july'
dtype: object