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sqlからpandasを逆引き(INSERT編)

2021/01/11に公開

Python

SQL

機械学習

tech

こんにちは。ヤギユキ(@yagiyuki06)です。

SQLのクエリから、Pandas のメソッドを逆引きする情報を作成しました。
SQLは知っているけど、Pandasはあまり知らないエンジニアのための情報です。

今回は、SQLのINSERT文をターゲットとします。

前回は、SELECT編の記事を書いたので、よろしければこちらもどうぞ。

単一レコード追加

レコード追加は、appendメソッドを使います。

単一のレコードを追加する例です。

SQL

-- カラムCOL1にA1、COL2にB1を追加
INSERT into tbl (COL1, COL2) values ('A1', 'B1');

python

s = pd.Series(['A1', 'B2'], index=['COL1', 'COL2']) # 複数レコードと同様にDataFrameでも可
df.append(s, ignore_index=True)

複数レコード追加

複数レコードを追加する例です。

SQL

-- カラムCOL1,COL2に3つのレコード ('A1', 'B1'), ('A2', 'B2'), ('A3', 'B3') を追加
INSERT into tbl (COL1, COL2) values ('A1', 'B1'), ('A2', 'B2'), ('A3', 'B3');

python

df2 = pd.DataFrame([['A1', 'B1'], ['A2', 'B2'], ['A3', 'B3']], 
                   columns=['COL1', 'COL2'])
df.append(df2, ignore_index=True)

ignore_indexって何?

pandasのdataframeには列を追加した順にindexが振られています。
ignore_indexをTrueにすることで、既存のindexを無視して、振り直す処理が走ります。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['A0', 'B0']],
                    columns=['COL1', 'COL2'])

df2 = pd.DataFrame([['A1', 'B1'], ['A2', 'B2'], ['A3', 'B3']],
                    columns=['COL1', 'COL2'])
print(df)
# COL1 COL2
# 0   A0   B0
print(df2)
# COL1 COL2
#0   A1   B1
#1   A2   B2
#2   A3   B3

# df, df2の既存のindexがそのまま振られ、index0が重複する
print(df.append(df2)) 
# COL1 COL2
#0   A0   B0
#0   A1   B1
#1   A2   B2
#2   A3   B3

# df, df2の既存のindexのが無視され、新しいindexが振り直される
print(df.append(df2, ignore_index=True))
#  COL1 COL2
#0   A0   B0
#1   A1   B1
#2   A2   B2
#3   A3   B3

SELECT結果をINSERT

別テーブルから選択したレコードを、追加する例です。

SQL

-- tbl2でA1にマッチするレコードをtblに追加する
INSERT INTO tbl SELECT * FROM tbl2 WHERE COL1 = 'A1'

python

df.append(df2.query('COL1=="A1"'), ignore_index=True)

単一レコード追加

複数レコード追加

SELECT結果をINSERT

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