使用Or_循環多列的SQL Alchemy（Pandas數據框）

Question

簡介：如何在SQL Alchemy中使用OR_語句查詢來自具有table.column_name組合的不同數據框列中的值。

我正在研究一個SQL Alchemy項目，在該項目中，我下拉了數據框的有效列，並將它們全部輸入到SQL Alchemy的過濾器中。 我已經成功地運行了它，它將使用列的標題輸入列的所有條目，如下所示：

qry = qry.filter(or_(*[getattr(Query_Tbl,column_head).like(x) \
      for x in (df[column_head].dropna().values)]))

這產生了我正在尋找的模式（tbl.column1像OR或tbl.column1像b ...）AND-等。

但是，有些列的數據框需要放在一起，但列不同，但仍需要放在OR_類別中，

即（預期結果）

（tbl1.col1如OR tbl.col1如b或tbl.col2如c OR tbl.col2如d或tbl.col3如e ...）等

我的最新嘗試是將需要分組的列分組，然后在這些分組中重復以前的樣式，例如：

qry = qry.filter(or_((*[getattr(Query_Tbl, set_id[0]).like(x) \
                 for x in (df[set_id[0]].dropna().values)]),
                 (*[getattr(Query_Tbl, set_id[1]).like(y) \
                 for y in (df[set_id[1]].dropna().values)]),
                 (*[getattr(Query_Tbl, set_id[2]).like(z) \
                 for z in (df[set_id[2]].dropna().values)])
                 ))

其中set_id是3個字符串的列表，分別與column1，column2和column 3對應，因此我得到了指定的結果，但是，這簡單地產生了：

（我實際上得到了什么）

（tbl.col1如OR tbl.col1如b ..）AND（tbl.col2如c或tbl.col2如d ...）AND（tbl.col3如e OR ...）

在SQL Alchemy中是否有更好的方法可以得到我想要的結果，還是找到一種使用Pandas直接在getattr（）中實現列值以將其應用於現有代碼的方法更好？

感謝您的閱讀，並提前為您提供幫助！

Answer 1

看來我在格式化數據框的方式時遇到了問題，而且我在以不同的方式將列名讀入組中。 對於希望將多個df列處理到同一OR語句中的任何人，此模式都適用。

對於這個問題，我深表歉意，如果有人對這個問題有任何意見或疑問，我將幫助其他人解決這類問題。

Answer 2

另外，我找到了一個更干凈的答案。 如果使用Python的內置getattr（）函數，由於SQL Alchemy的OR_函數可以與變量列一起使用，因此只需要創建（列，值）對，就可以對它們進行循環解包。

for group in [group_2, group_3]:
    set_id = list(set(df.columns.values) & set(group))
    if len(set_id) > 1:
        set_tuple = list()
        for column in set_id:
            for value in df[column].dropna().values:
                set_tuple.append((column, value))
        print(set_tuple)
        qry = qry.filter(or_(*[getattr(Query_Tbl,id).like(x) for id, x in set_tuple]))
        df = df.drop(group, axis=1)

如果您知道Or_語句中需要對哪些列進行分組，則可以將它們放入列表中並對其進行遍歷。 在這些內部，創建一個元組列表，在其中創建所需的（列，值）對。 然后，在Or_函數中，向上循環修改列和值，並相應地分配它們。 該代碼必須更易於閱讀，而且要花很多錢才能獲得。 我發現這是一個比顯式寫出組大小的案例更可靠的解決方案。