python - 让一个令人困惑的复杂 mysql 请求工作

Question

我不是 SQL 方面的专家，但我最近开始将 Python 中的 sqlite3 模块与数据库以及 pandas 及其 read_sql_query() 它们是一个非常好的工具。

现在，比如说，我有一个看起来像这样的数据库(我只是为了演示目的而编造的)。

age iq  married
===============
91  77  0
54  124 1
31  124 0
32  95  0
74  34  0
18  56  0
43  42  0
78  56  0
91  77  1

任务是，这可能会让人有些困惑。我想选择所有与 married=1 具有相同 IQ 的行(人)(包括已婚人士自己)。所以我希望结果看起来像这样:

age iq  married
===============
91  77  0
54  124 1
31  124 0
91  77  1

即使在一般情况下，假设我更加严格，想要选择所有与已婚者具有相同 iq 和相同 age 的人.在这种情况下，结果将如下所示:

age iq  married
===============
54  124 1
91  77  0
91  77  1

可能还有大量其他列可以忽略或不能忽略。

现在我当然可以迭代地做到这一点，首先选择已婚的，然后比较 (age,iq) 的元组，但这有点无聊。问题是，是否有一种巧妙的方法可以使用 pandas.read_sql_query() 一次完成此操作？

简而言之，我正在尝试做这样的事情(我知道这只是选择已婚的，但这只是一个例子):

import sqlite3
import pandas as pd

connection = sqlite3.connect('people.db')
mydata = pd.read_sql_query(
                """
                SELECT *
                from People
                    WHERE married=1 ... *some magic here*
                    GROUP BY *foo*
                    HAVING *bar*
                """, connection)

我真的无法想出任何“魔法”来让它做我想做的事(可能是因为对所有 SQL 命令和条件的了解不足)。也许有一种方法可以使用嵌套的 SELECT 命令和一些类似 IN 的东西来做到这一点，但我不太确定。

我觉得必须有一个简单的方法(或者也许我错了，迭代更容易)，所以我问社区!

Answer 1

一种方法是在 WHERE 子句中使用 EXISTS 条件，断言给定的 IQ 值至少与其他已婚记录匹配:

SELECT age, iq, married
FROM People p1
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM People p2 WHERE p1.iq = p2.iq AND p2.married = 1);

Demo

EXISTS 子查询使用以下索引可能会有更好的性能:

CREATE INDEX idx ON People (iq, married);

这将允许在表中快速查找给定的 iq 值，同时检查 married status.m