获得一个令人困惑的复杂的mysql请求工作

Question

我不是SQL方面的专家，但是最近我开始在sqlite3中的Python模块中使用数据库，并与pandas及其read_sql_query()一起使用，工具。

现在，说，我有一个看起来像这样的数据库（我只是出于演示目的而将其编排而成）。

age iq  married
===============
91  77  0
54  124 1
31  124 0
32  95  0
74  34  0
18  56  0
43  42  0
78  56  0
91  77  1

任务就在这里，这可能会引起一些混乱。我想选择智商与married=1的行相同的所有行（人）（包括已婚的人本身）。所以我希望结果看起来像这样：

age iq  married
===============
91  77  0
54  124 1
31  124 0
91  77  1

甚至一般来说，我的限制更为严格，希望选择与已婚者具有相同iq和age的所有人员。在这种情况下，结果将如下所示：

age iq  married
===============
54  124 1
91  77  0
91  77  1

可能有很多其他列无法忽略。

现在，我当然可以迭代地做到这一点，首先选择已婚的，然后比较(age,iq)的元组，但这有点无聊。问题是，是否有一种巧妙的方法可以pandas.read_sql_query()一次完成此操作？

因此，简而言之，我正在尝试做这样的事情（我知道这只是选择已婚者，但这只是一个例子）：

import sqlite3
import pandas as pd

connection = sqlite3.connect('people.db')
mydata = pd.read_sql_query(
                """
                SELECT *
                from People
                    WHERE married=1 ... *some magic here*
                    GROUP BY *foo*
                    HAVING *bar*
                """, connection)

在这里我真的无法提出任何“魔术”来使其达到我想要的效果（可能是由于对所有SQL命令和条件的了解不足）。也许可以使用嵌套的SELECT命令和诸如IN之类的方法来做到这一点，但我不确定。

我觉得必须有一个简单的方法（否则我可能错了，并且迭代起来更容易），所以我要问社区！

Answer 1

一种方法是在EXISTS子句中使用WHERE条件，该条件断言给定的IQ值至少与其他一条已婚记录匹配：

SELECT age, iq, married
FROM People p1
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM People p2 WHERE p1.iq = p2.iq AND p2.married = 1);

Demo

EXISTS子查询在使用以下索引的情况下可能会具有更好的性能：

CREATE INDEX idx ON People (iq, married);

这将允许在表中快速查找给定的iq值，并检查married的状态。m

Answer 2

尝试此查询：

select * from People
where iq in (
    select iq from People
    group by iq
    having sum(married) > 0
)