Oracle SQL 查询具有多个基于 pandas Z6A8064B5DF4794555500553C7C7 的条件

Question

我有一个 dataframe 格式如下：

PID	日期1	日期2	细节
17750A	1960 年 3 月 7 日	2009 年 6 月 7 日	A1B3
17758X	1960 年 3 月 7 日	2009 年 6 月 7 日	A1B3
	06/09/1961	2013 年 11 月 5 日	A2B2
28363D	1964 年 11 月 20 日	2019 年 5 月 3 日	A1A2
30050A	1961 年 6 月 30 日	2017 年 7 月 18 日	A1B3
	1961 年 4 月 11 日	2008 年 10 月 16 日	A2B2

还有一个 Oracle 数据库，其表如下：

ID	日期A	日期B	笔记
17750A	1960 年 3 月 7 日	2009 年 6 月 7 日	A1B3
	1960 年 3 月 7 日	2009 年 6 月 7 日	A1B3
20964Q	06/09/1961	2013 年 11 月 5 日	A2B2
28363D	1964 年 11 月 20 日	2019 年 4 月 3 日	A1A2
	1961 年 6 月 30 日	2017 年 7 月 19 日	A1B3
10832Q	1961 年 4 月 11 日	2008 年 10 月 17 日	A2B2

我需要查询数据库以返回另一个 df，其中包含 ID 与 PID 匹配或 (Date1, Date2) 等于 (DateA, DateB) 的任何记录 - 即 df 行中的两个日期都与表行中的两个日期匹配。

到目前为止，我已经成功实现了第一个，但不是第二个。

pid_list = df['PID'].values
nvars = ','.join(f':{i}' for i in range(len(pid_list)))

sql_query = """
            SELECT
                gd.ID,
                gd.DateA,
                gd.DateB,
                gd.Notes
             FROM table1 as gd
            WHERE gd.ID in (%s)
            """ % nvars
            
df_result = pd_read_sql(sql_query, connection, params=pid_list)

如何扩展它以匹配这对日期？ 有没有办法通过将元组列表作为参数传递来做到这一点，而不是需要遍历日期对？ 就像是：

sql_query = """
            SELECT
                gd.ID,
                gd.DateA,
                gd.DateB,
                gd.Notes
              FROM table1 as gd
             WHERE gd.pid in (%s)
                OR (Date1 = DateA AND Date2 = DateB)
            """ % nvars, dates

df_result = pd.read_sql(sql_query, connection, params=(pid_list, (Date1, Date2)))

我认为传递给 pd.read_sql() 的参数可能需要是一个字典，但我不确定如何构造它或如何在不迭代的情况下引用 SQL 查询中的不同条目。

Answer 1

尝试选择查询的所有数据：

            SELECT
                gd.ID,
                gd.DateA,
                gd.DateB,
                gd.Notes
             FROM table1 as gd

并从您的 DataFrame 中过滤。 不要使用元组和 IN 条件仅 1000 个值执行查询。

或两个查询并连接两个结果

或在 oracle 中创建表并过滤查询 oracle

Answer 2

您将始终受到 1000 个条目的限制（您可以使用OR拆分子列表来解决此问题）。

对于日期比较，您可以使用多元素IN列表比较，如以下查询所示

select * from tab
where id in ('17750A','20964Q') or
(dateA,dateB) in ( ( date'1960-07-03', date'2009-07-06'),
                   (date'1961-06-30' , date'2017-07-19'))