仅使用保持外键关系的CSV文件进行查询

nnvyjq4y 于 12个月前发布在其他

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我有一堆已经导出为CSV文件的表。它们维护了一些主键/外键关系，我想使用它们创建一个新的CSV文件视图。
数据库/csv：

Replys.csv
-PostId
-ReplyId 
-ReplyText

Users.csv
-ReplyId
-UserId
-UserText

字符串
ReplyId是Replys.csv中的主键，Users.csv中的外键。
对于每个User，找到ReplyId Users.csv -> Replys.csv ReplyId。
要在SQL中打印每个用户及其ReplyId和ReplyText：

SELECT ReplyId, ReplyText
FROM Users, Replys
WHERE Users.ReplyId = Replys.ReplyID

型
我怎么能只使用CSV文件呢？

3条答案

您可以执行inner合并：
假设replys来自replys.csv，users来自users.csv：

replys.merge(users, on='reply_id')

字符串
对于多对一的关系，您可以执行left合并：

replys.merge(users, on='reply_id', how='left')

型
如果你来自SQL，文档中有一个有用的部分
你可以这样阅读CSV：

replys = pd.read_csv('Replys.csv')
users = pd.read_csv('Users.csv')

型
上面的代码假定CSV中的第一行包含标题行，并且用逗号分隔

Pandas的嵌套尝试给予类似SQL的操作。pd.read_csv两个CSV，然后做类似pandas.merge(users, replys, on='reply_id')的事情。
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.15.2/merging.html

首先，您将导入不同的表到您的数据库中，而不是多个数据库。这似乎是第一个混淆点。您应该能够直接导入csv文件表到您的数据库中。一旦您有了所描述的表关系，您应该能够通过执行INNER JOIN来获取必要的数据：

# User | ReplyId | ReplyText
SELECT UserId, ReplyId, ReplyText FROM users INNER JOIN Replys USING (ReplyId)

字符串