pandasデータフレームを更新するSQL値

Question

私はpandasに多くのSQLを実行しています。私は以下の課題に取り組んでいます。

私は私がやりたい何

UserID, AccountNo, AccountName 
123, 12345,  'Some name' 
... 

のように見えるのデータフレームは、各口座番号のために、私は、MySQLデータベースから取得された総収入と呼ばれる列を追加したいと思いますされてい、ソム私は何かのように、

for accountno in df['AccountNo']: 
    df1 = pd.read_sql(('select sum(VBRK_NETWR) as sum from sapdata2016.orders where VBAK_BSARK="ZEDI" and VBRK_KUNAG = %s;') % accountno, conn) 

のことを考えていると私は、このような

UserID, AccountNo, AccountName, TotalRevenue 
123, 12345,  'Some name', df1 
... 

そのデータフレームを拡張する必要があります私はこれまで持っている210

コード

sets3 = [] 
i=0 
for accountno in df5['kna1_kunnr']: 
    df1 = pd.read_sql(('select sum(VBRK_NETWR) as sum from sapdata2016.orders where VBAK_BSARK="ZEDI" and VBRK_KUNAG = %s;') % accountno, conn) 
    df2 = pd.DataFrame([(df5['userid'][i], df5['kna1_kunnr'][i], accountno, df5['kna1_name1'][i], df1['sum'][0])], columns=['User ID', 'AccountNo', 'tjeck', 'AccountName', 'Revenue']) 
    sets3.append(df2) 
    i += 1 

df6 = pd.concat(sets3) 

このアイデア/コードはかなりではない（と動作していないがのGetItemエラーをキャスト）、と私はそれを行うには良い/よりよい方法がありますかしら、 何か案は？

Answer 1

パンダのデータを一時テーブルとしてMySQLにエクスポートし、パンダのデータを集計するSQLクエリとTotalRevenueの集約クエリを実行することを検討してください。次に、結果セットをパンダのデータフレームに読み込みます。このアプローチは、ループを回避します。逆は2匹のパンダの既存のデータフレームのデータフレームとグループ化された集計クエリ結果セットにマージし、同様に真であるもちろん

from sqlalchemy import create_engine 
... 

# SQL ALCHEMY CONNECTION (PREFERRED OVER RAW CONNECTION) 
engine = create_engine('mysql://user:pwd@localhost/database') 
# engine = create_engine("mysql+pymysql://user:pwd@hostname:port/database") # load pymysql 

df1.to_sql("mypandastemptable", con=engine, if_exists='replace') 

sql = """SELECT t.UserID, t.AccountNo, t.AccountName, agg.TotalRevenue 
     FROM mypandastemptable t 
     LEFT JOIN 
      (SELECT VBRK_KUNAG as AccountNo 
        SUM(VBRK_NETWR) as TotalRevenue 
      FROM sapdata2016.orders 
      WHERE VBAK_BSARK='ZEDI' 
      GROUP BY VBRK_KUNAG) agg 
     ON t.AccountNo = agg.AccountNo) 
""" 

newdf = pd.read_sql(sql, con=engine) 

：

sql = """SELECT VBRK_KUNAG as AccountNo 
       SUM(VBRK_NETWR) as TotalRevenue 
     FROM sapdata2016.orders 
     WHERE VBAK_BSARK='ZEDI' 
     GROUP BY VBRK_KUNAG 
""" 

df2 = pd.read_sql(sql, con=engine) 

newdf = df1.merge(df2, on='AccountNo', how='left')