如何使用Pandas实现MySQL窗口函数

今天小编给大家分享一下如何使用pandas实现MySQL窗口函数的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。

一、前言

环境：
windows11 64位
python3.9
Mysql8
pandas1.4.2

二、语法对比

数据表

本次使用的数据如下。
使用 python 构建该数据集的语法如下：

import pandas as pdimport numpy as npdf1 = pd.DataFrame({ 'col1' : list(range(1,7))                    ,'col2' : ['AA','AA','AA','BB','BB','BB']#list('AABCA')                    ,'col3' : ['X',np.nan,'Da','Xi','Xa','xa']                    ,'col4' : [10,5,3,5,2,None]                    ,'col5' : [90,60,60,80,50,50]                    ,'col6' : ['Abc','Abc','bbb','Cac','Abc','bbb']                   })df2 = pd.DataFrame({'col2':['AA','BB','CC'],'col7':[1,2,3],'col4':[5,6,7]})df3 = pd.DataFrame({'col2':['AA','DD','CC'],'col8':[5,7,9],'col9':['abc,bcd,fgh','rst,xyy,ijk','nml,opq,wer']})

注：直接将代码放 jupyter 的 cell 跑即可。后文都直接使用df1、df2、df3调用对应的数据。

使用 mysql 构建该数据集的语法如下：

with t1 as(  select  1 as col1, 'AA' as col2, 'X' as col3, 10.0 as col4, 90 as col5, 'Abc' as col6 uNIOn all  select  2 as col1, 'AA' as col2, null as col3, 5.0 as col4, 60 as col5, 'Abc' as col6 union all  select  3 as col1, 'AA' as col2, 'Da' as col3, 3.0 as col4, 60 as col5, 'bbb' as col6 union all  select  4 as col1, 'BB' as col2, 'Xi' as col3, 5.0 as col4, 80 as col5, 'Cac' as col6 union all  select  5 as col1, 'BB' as col2, 'Xa' as col3, 2.0 as col4, 50 as col5, 'Abc' as col6 union all  select  6 as col1, 'BB' as col2, 'xa' as col3, null as col4, 50 as col5, 'bbb' as col6 ),t2 as(  select  'AA' as col2, 1 as col7, 5 as col4 union all  select  'BB' as col2, 2 as col7, 6 as col4 union all  select  'CC' as col2, 3 as col7, 7 as col4 ),t3 as(  select  'AA' as col2, 5 as col8, 'abc,bcd,fgh' as col9 union all  select  'DD' as col2, 7 as col8, 'rst,xyy,ijk' as col9 union all  select  'CC' as col2, 9 as col8, 'nml,opq,wer' as col9 )select * from t1;

注：直接将代码放 Mysql 代码运行框跑即可。后文跑 SQL 代码时，默认带上数据集（代码的1~18行），仅展示查询语句，如第19行。

对应关系如下：

row_number()

row_number()是对检索的数据计算行号，从1开始递增。一般涉及分组字段和排序字段，每一个分组里的行号都唯一。
MySQL 的row_number()函数在 Python 中可以使用groupby()+rank()实现类似的效果。

• groupby()单列聚合时，直接将列名传递进去即可，如groupby('col2')；如果是多列，则传一个列表，如groupby(['col2','col6'])。

• rank()只能对一列进行排序，如df.col2.rank()；当有多列排序的时候，可以使用sort_values(['col6','col5']先排好序，再聚合，然后使用累加函数cumcount()或排序函数rank()。

另外，需要注意一点，排序字段如果有重复值，在 MySQL 中会随机返回，而 Python 中会默认使用index列进一步排序。
具体例子如下：

1、单列分组，单列排序
当分组和排序都只有一列的时候，在 Python 中使用groupby()单列聚合加上rank()对单列进行排序即可。

语言	Python	MySQL
代码	df1_1 = df1.copy() df1_1[‘label’] = df1_1.groupby(‘col2’)[‘col5’].rank(ascending=False,method=‘first’) df1_1[[‘col2’,‘col5’,‘label’]]	select col2,col5,row_number()over(partition by col2 order by col5 desc) label from t1;
结果

2、多列分组，单列排序
当有多列分组，则传一个列表给groupby()函数。

语言	Python	MySQL
代码	df1_1 = df1.copy() df1_1[‘label’] = df1_1.groupby([‘col2’,‘col6’])[‘col5’].rank(ascending=True,method=‘first’) df1_1[[‘col2’,‘col6’,‘col5’,‘label’]]	select col2,col6,col5,row_number()over(partition by col2,col5 order by col5) label from t1;
结果

3、单列分组，多列排序
如果是多列排序，相对复杂一些，如下【Python1】先用sort_values()排好序，然后再用groupby()聚合，然后使用rank()将排序序号加上；而【Python2】和【Python1】前2步相同，在最后一步使用了cumcount()实现编号。

语言	Python	MySQL
代码	【Python1】 df1_1 = df1.copy() df1_1[‘label’] = df1_1.sort_values([‘col6’,‘col5’],ascending=[False,True]).groupby([‘col2’])[‘col2’].rank(ascending=False,method=‘first’) df1_1[[‘col2’,‘col6’,‘col5’,‘label’]] 【Python2】 df1_1 = df1.copy() df1_1[‘label’] = df1_1.sort_values([‘col6’,‘col5’],ascending=[False,True]).groupby([‘col2’]).cumcount()+1 df1_1[[‘col2’,‘col6’,‘col5’,‘label’]]	select col2,col6,col5,row_number()over(partition by col2 order by col6 desc,col5) label from t1;
结果

3、多列分组，多列排序
多列分组和多列排序，直接在【3、单列分组，多列排序】的基础上，将多个分组字段添加到groupby([])中的列表即可。不再赘述。

lead()/lag()

lead()是从当前行向后取列值，也可以理解为将指定的列向上移动；而lag()则相反，是从当前行向前取列值，也可以理解为将指定的列向下移动。
配合排序，二者可以进行互换，即：

• 正序的lead()==倒序的lag()

• 倒序的lead()==正序的lag()

在 Python 中，可以通过shift()函数实现列值的上下移动，当传入一个正数时，列值向下移动，当传入一个负数时，列值向上移动。
注：关于单列/多列分组和单列/多列排序的情况，参考row_number()，不再赘述。

1、移动1行
移动1行时，MySQL 中直接使用lead(col1)/lag(col1)即可，使用lead(col1,1)/lag(col1,1)也没问题，再结合升降序实现列值的上下移动。
在 Python 中，则使用shift(-1)或shift(1)实现相同的效果。以下例子是将col1下移，所以使用shift(-1)。

语言	Python	MySQL
代码	df1_1 = df1.copy() df1_1[‘col1_2’] = df1_1.groupby([‘col2’]).col1.shift(-1) df1_1[[‘col2’,‘col1’,‘col1_2’]].sort_values([‘col2’,‘col1’],ascending=[True,True])	【MySQL1】 select col2,col1,lead(col1)over(partition by col2 order by col1) col1_2 from t1; 【MySQL2】 select col2,col1,lag(col1)over(partition by col2 order by col1 desc) col1_2 from t1;
结果

2、移动多行
移动多行的时候，MySQL 中需要指定移动行数，如下例子，移动2行，使用lead(col1,2)或lag(col1,2)，再结合升降序实现列值的上下移动。
在 Python 中，则修改传递给shift()函数的参数值即可，如下例子，使用shift(2)向上移动2行。

语言	Python	MySQL
代码	df1_1 = df1.copy() df1_1[‘col1_2’] = df1_1.groupby([‘col2’]).col1.shift(2) # 通过shift控制 df1_1[[‘col2’,‘col1’,‘col1_2’]].sort_values([‘col2’,‘col1’],ascending=[True,True])	【MySQL1】 select col2,col1,lead(col1,2)over(partition by col2 order by col1 desc) col1_2 from t1; 【MySQL2】 select col2,col1,lag(col1,2)over(partition by col2 order by col1) col1_2 from t1;
结果

rank()/dense_rank()

rank()和dense_rank()用于计算排名。rank()排名可能不连续，就是当有重复值的时候，会并列使用小的排名，而重复值之后的排名则按照重复个数叠加往后排，如一组数（10,20,20,30），按升序排列是（1,2,2,4）；而dense_rank()的排名是连续的，还是上面的例子，按升序排列是（1,2,2,3）。
而在 Python 中，排序同样是通过rank()函数实现，只是method和row_number()使用的不一样。实现rank()的效果，使method='min'，而实现dense_rank()的效果，使用method='dense'。除了这两种和在row_number()中使用的method='first'，还有average和max。average的逻辑是所有值进行不重复连续排序之后，将分组内的重复值的排名进行平均，还是上面的例子，按升序排列是（1,2.5,2.5,4），max和min相反，使用的是分组内重复值取大的排名进行排序，还是上面的例子，按升序排列是（1,3,3,4）。
同样地，排序字段如果有重复值，在 MySQL 中会随机返回，而 Python 中会默认使用index列进一步排序。

注：关于单列/多列分组和单列/多列排序的情况，参考row_number()，不再赘述。
1、rank()
Python 中使用rank(method='min')实现 MySQL 中的rank()窗口函数。

语言	Python	MySQL
代码	df1_1 = df1.copy() df1_1[‘label’] = df1_1.groupby([‘col2’])[‘col5’].rank(ascending=True,method=‘min’) df1_1[[‘col2’,‘col5’,‘label’]]	select col2,col5,rank()over(partition by col2 order by col5) col1_2 from t1;
结果

2、dense_rank()
Python 中使用rank(method='dense')实现 MySQL 中的rank()窗口函数。

语言	Python	MySQL
代码	df1_1 = df1.copy() df1_1[‘label’] = df1_1.groupby([‘col2’])[‘col5’].rank(ascending=True,method=‘dense’) df1_1[[‘col2’,‘col5’,‘label’]]	select col2,col5,dense_rank()over(partition by col2 order by col5) col1_2 from t1;
结果

first_value()

MySQL 中的窗口函数first_value()是取第一个值，可用于取数据默认顺序的第一个值，也可以通过排序，取某一列的最大值或最小值。
在 Pandas 中，也有相同功能的函数first()。
不过，first_value()是窗口函数，不会影响表单内的其他字段，但first()时一个普通函数，只返回表单中的第一个值对应的行，所以在 Python 中要实现first_value()窗口函数相同的结果，需要将first()函数返回的结果，再通过表联结关联回原表（具体例子如下）。在 Python 中，还有一个last()函数，和first()相反，结合排序，也可以实现相同效果，和first()可互换，读者可自行测试，不再赘述。

注：关于单列/多列分组和单列/多列排序的情况，参考row_number()，不再赘述。
1、取最大值
MySQL 中，对col5降序，便可通过first_value()取得最大值。同样，在 Python 中，使用sort_values()对col5进行降序，便可通过first()取得最大值，然后再merge()回原表。

语言	Python	MySQL
代码	df1_1 = df1.copy() df1_2 = df1_1.sort_values([‘col5’],ascending=[False]).groupby([‘col2’]).first().reset_index()[[‘col2’,‘col5’]] # 最好加个排序 df1[[‘col2’,‘col5’]].merge(df1_2,on = ‘col2’,how = ‘left’,suffixes=(‘’,‘_2’))	select col2,col5,first_value(col5)over(partition by col2 order by col5 desc) col5_2 from t1;
结果

2、取最小值
取最小值，则是在取最大值的基础上，改变col5的排序即可，由降序改为升序。

语言	Python	MySQL
代码	df1_1 = df1.copy() df1_2 = df1_1.sort_values([‘col5’],ascending=[True]).groupby([‘col2’]).first().reset_index()[[‘col2’,‘col5’]] df1[[‘col2’,‘col5’]].merge(df1_2,on = ‘col2’,how = ‘left’,suffixes=(‘’,‘_2’))	select col2,col5,first_value(col5)over(partition by col2 order by col5) col5_2 from t1;
结果

count()/sum()

MySQL 的聚合函数count()和sum()等，也可以加上over()实现窗口函数的效果。

• count()可以用于求各个分组内的个数，也可以对分组内某个列的值进行累计。

• sum()可以用于对各个分组内某个列的值求和，也可以对分组某个列的值进行累加。

在 Python 中，针对累计和累加的功能，可以使用groupby()+cumcount()和groupby()+cumsum()实现（如下例子1和2），而针对分组内的计数和求和，可以通过groupby()+count()和groupby()+sum()实现（如下例子3和4）。

注：关于单列/多列分组和单列/多列排序的情况，参考row_number()，不再赘述。
1、升序累计
Python 中使用sort_values()+groupby()+cumcount()实现 MySQL count(<col_name>)over(partition by <col_name> order by <col_name>)效果。

语言	Python	MySQL
代码	df1_1 = df1.copy() df1_1[‘col5_2’] = df1_1.sort_values([‘col5’,‘col1’],ascending=[True,False]).groupby(‘col2’).col5.cumcount()+1 df1_1[[‘col2’,‘col5’,‘col5_2’]]	select col2,col5,count(col5)over(partition by col2 order by col5,col1) col5_2 from t1;
结果

2、升序累加
Python 中使用sort_values()+groupby()+cumsum()实现 MySQL sum(<col_name>)over(partition by <col_name> order by <col_name>)效果。

语言	Python	MySQL
代码	df1_1 = df1.copy() df1_1[‘col5_2’] = df1_1.sort_values([‘col5’,‘col1’],ascending=[True,False]).groupby(‘col2’).col5.cumsum() df1_1[[‘col2’,‘col5’,‘col5_2’]]	select col2,col5,sum(col5)over(partition by col2 order by col5,col1) col5_2 from t1;
结果

3、分组计数
Python 中使用sort_values()+groupby()+count()实现 MySQL count(<col_name>)over(partition by <col_name>)效果。

语言	Python	MySQL
代码	df1_1 = df1.copy() df1_2 = df1_1.sort_values([‘col5’,‘col1’],ascending=[True,False]).groupby(‘col2’).col5.count().reset_index() df1_1[[‘col2’,‘col5’]].merge(df1_2,how=‘left’,on=‘col2’,suffixes=(‘’,‘_2’))	select col2,col5,count(col5)over(partition by col2) col5_2 from t1;
结果

4、分组求和
Python 中使用sort_values()+groupby()+sum()实现 MySQL sum(<col_name>)over(partition by <col_name>)效果。

语言	Python	MySQL
代码	df1_1 = df1.copy() df1_2 = df1_1.sort_values([‘col5’,‘col1’],ascending=[True,False]).groupby(‘col2’).col5.sum().reset_index() df1_1[[‘col2’,‘col5’]].merge(df1_2,how=‘left’,on=‘col2’,suffixes=(‘’,‘_2’))	select col2,col5,sum(col5)over(partition by col2) col5_2 from t1;
结果

三、小结

MySQL 的窗口函数效果，在 Python 中，基本都需要经过多个步骤，使用多个函数进行组合处理。窗口函数涉及到分组字段和排序字段，在 Python 中对应使用groupby()和sort_values()，所以基本上在 Python 中实现窗口函数的效果都需要使用到这两个函数辅助处理数据。剩下的聚合形式就根据聚合窗口函数的特性做修改，对应关系如下：

以上就是“如何使用Pandas实现MySQL窗口函数”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识，如果还想学习更多的知识，请关注编程网数据库频道。