搜索快捷键 cmd + k | ctrl + k
- 安装
- 文档
- 入门
- 连接
- 数据导入
- 客户端 API
- 概览
- ADBC
- C
- C++
- CLI
- Dart
- Go
- Java (JDBC)
- Julia
- Node.js (已弃用)
- Node.js (Neo)
- ODBC
- PHP
- Python
- R
- Rust
- Swift
- Wasm
- SQL
- 介绍
- 语句
- 概览
- ANALYZE
- ALTER TABLE
- ALTER VIEW
- ATTACH 和 DETACH
- CALL
- CHECKPOINT
- COMMENT ON
- COPY
- CREATE INDEX
- CREATE MACRO
- CREATE SCHEMA
- CREATE SECRET
- CREATE SEQUENCE
- CREATE TABLE
- CREATE VIEW
- CREATE TYPE
- DELETE
- DESCRIBE
- DROP
- EXPORT 和 IMPORT DATABASE
- INSERT
- LOAD / INSTALL
- PIVOT
- 性能分析
- SELECT
- SET / RESET
- SET VARIABLE
- SUMMARIZE
- 事务管理
- UNPIVOT
- UPDATE
- USE
- VACUUM
- 查询语法
- SELECT
- FROM 和 JOIN
- WHERE
- GROUP BY
- GROUPING SETS
- HAVING
- ORDER BY
- LIMIT 和 OFFSET
- SAMPLE
- 展开嵌套
- WITH
- WINDOW
- QUALIFY
- VALUES
- FILTER
- 集合操作
- 预处理语句
- 数据类型
- 表达式
- 函数
- 概览
- 聚合函数
- 数组函数
- 位字符串函数
- Blob 函数
- 日期格式化函数
- 日期函数
- 日期部分函数
- 枚举函数
- 间隔函数
- Lambda 函数
- 列表函数
- 映射函数
- 嵌套函数
- 数值函数
- 模式匹配
- 正则表达式
- 结构体函数
- 文本函数
- 时间函数
- 时间戳函数
- 带时区时间戳函数
- 联合函数
- 实用函数
- 窗口函数
- 约束
- 索引
- 元查询
- DuckDB 的 SQL 方言
- 示例
- 配置
- 扩展
- 核心扩展
- 概览
- 自动补全
- Avro
- AWS
- Azure
- Delta
- DuckLake
- 编码
- Excel
- 全文搜索
- httpfs (HTTP 和 S3)
- Iceberg
- ICU
- inet
- jemalloc
- MySQL
- PostgreSQL
- 空间
- SQLite
- TPC-DS
- TPC-H
- UI
- VSS
- 指南
- 概览
- 数据查看器
- 数据库集成
- 文件格式
- 概览
- CSV 导入
- CSV 导出
- 直接读取文件
- Excel 导入
- Excel 导出
- JSON 导入
- JSON 导出
- Parquet 导入
- Parquet 导出
- 查询 Parquet 文件
- 使用 file: 协议访问文件
- 网络和云存储
- 概览
- HTTP Parquet 导入
- S3 Parquet 导入
- S3 Parquet 导出
- S3 Iceberg 导入
- S3 Express One
- GCS 导入
- Cloudflare R2 导入
- 通过 HTTPS / S3 使用 DuckDB
- Fastly 对象存储导入
- 元查询
- ODBC
- 性能
- Python
- 安装
- 执行 SQL
- Jupyter Notebooks
- marimo Notebooks
- Pandas 上的 SQL
- 从 Pandas 导入
- 导出到 Pandas
- 从 Numpy 导入
- 导出到 Numpy
- Arrow 上的 SQL
- 从 Arrow 导入
- 导出到 Arrow
- Pandas 上的关系型 API
- 多个 Python 线程
- 与 Ibis 集成
- 与 Polars 集成
- 使用 fsspec 文件系统
- SQL 编辑器
- SQL 功能
- 代码片段
- 故障排除
- 术语表
- 离线浏览
- 操作手册
- 开发
- 内部结构
- 为什么选择 DuckDB
- 行为准则
- 发布日历
- 路线图
- 站点地图
- 在线演示
文档 / 指南 / Python
Pandas 上的关系型 API
DuckDB 提供关系型 API,可用于将查询操作链式组合。这些操作是惰性求值的,以便 DuckDB 可以优化其执行。这些操作符可以作用于 Pandas DataFrame、DuckDB 表或视图(后者可以指向 DuckDB 可读取的任何底层存储格式,例如 CSV 或 Parquet 文件等)。这里我们展示一个从 Pandas DataFrame 读取并返回 DataFrame 的简单示例。
import duckdb
import pandas
# connect to an in-memory database
con = duckdb.connect()
input_df = pandas.DataFrame.from_dict({'i': [1, 2, 3, 4],
'j': ["one", "two", "three", "four"]})
# create a DuckDB relation from a dataframe
rel = con.from_df(input_df)
# chain together relational operators (this is a lazy operation, so the operations are not yet executed)
# equivalent to: SELECT i, j, i*2 AS two_i FROM input_df WHERE i >= 2 ORDER BY i DESC LIMIT 2
transformed_rel = rel.filter('i >= 2').project('i, j, i*2 AS two_i').order('i DESC').limit(2)
# trigger execution by requesting .df() of the relation
# .df() could have been added to the end of the chain above - it was separated for clarity
output_df = transformed_rel.df()
关系型操作符还可以用于行分组、聚合、查找不同的值组合、连接、联合等。它们还能够直接将结果插入 DuckDB 表或写入 CSV 文件。
请参阅 这些额外示例 以及 DuckDBPyRelation
类上的可用关系型方法。