在 pandas dataframe 上逐行循环 SQL 查询

Question

我有一个看起来像这样的 dataframe：

time1                              val1     val2    time2
2021-01-20 07:32:39.169390+01:00   john     dale    2021-01-20 15:39:47.429788+01:00
2021-01-20 20:39:18.485783+01:00   anne     mckay   2021-01-20 20:40:17.176882+01:00
2021-01-20 20:45:19.155543+01:00   john     dale    2021-01-20 20:40:17.176882+01:00

我有一个 postgres function 作为输入'time1'，'val1'，'val2'和'time2'返回一些输入加上两个额外的列：'val3'和'val4'。

查询将如下所示：

SELECT *
FROM schema.function('val1', 'val2', 'time1', 'time2')

并会返回：

   val1     val2    val3  val4    
   john     dale    28    80
   anne     mckay   45    90
   john     dale    65    110

我的问题是：如何逐行运行 function （或以另一种方式，但考虑到不同的行值作为输入）并将结果与原始 df 合并，以便将这个 df 作为结果？

time1                              val1     val2    time2                             val3  val4
2021-01-20 07:32:39.169390+01:00   john     dale    2021-01-20 15:39:47.429788+01:00  28    80
2021-01-20 20:39:18.485783+01:00   anne     mckay   2021-01-20 20:40:17.176882+01:00  45    90
2021-01-20 20:45:19.155543+01:00   john     dale    2021-01-20 20:40:17.176882+01:00  65    110

到目前为止，我尝试做的是创建一个 function 来检索带有 4 个输入的 f 字符串的查询，如下所示：

def retrieve_val3_val4(time1, val1, val2, time2):
    query = f'''
            SELECT *
            FROM schema.function('{val1}', '{val2}', '{time1}', '{time2}')
            '''
    df = pd.read_sql(query)
    return df
 

然后尝试将 function 应用于 df，如下所示：

df.apply(lambda row: retrieve_val3_val4(row.val1, row.val2, row.time1, row.time2), axis=1)

但这会返回 object 类型而不是 df。

谢谢你的帮助！

Answer 1

使用横向连接。 假设原始行存储在一个表中，那么您可以使用：

select t.*, f.val3, f.val4
from t cross join lateral
     schema.function(t.val1, t.val2, t.time1, t.time2) f;

您还可以使用values来动态构造值：

select t.*, f.val3, f.val4
from (values (?, ?, ?, ?)
     ) v(val1, val2, time1, time2) cross join lateral
     schema.function(v.val1, v.val2, v.time1, v.time2) f;