SQL-On-Pandas加速数据科学

小鱼儿 2022-05-23 02:11 91阅读 0赞

**SQL-On-Pandas加速数据科学**

*  1. 背景
 *  2. 现状
 *  3. 实现过程  
    
    
     *  3.1. 基本假设和约定
     *  3.2. 实现方法
     *  3.3. globals()的使用
     *  3.4. exec的使用
 *  4. 使用方法

# 1. 背景 #

Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

在工作中经常操作数据表会有这样一种感受，在某些具体的统计分析等场景下是pandas比较高效，但是在快速迭代的业务场景下，pandas的代码重构和数据分析就显得繁琐了，而且代码的可读性没有SQL好。基于这样的需求，萌生了将SQL和pandas相结合的想法，即用写SQL代码，将SQL转成pandas的语法然后执行得到结果。如果直接用数据库作为存储用SQL重构，不仅工作量大，而且有些业务逻辑的函数是SQL无法实现的，这也是为什么要以pandas为基础，经SQL转成pandas执行，而不是反过来，将pandas dataframe导入到数据库用SQL重构。

SQL与pandas语法哪个简洁，我们看如下比较，功能都是实现子集的操作：

-- sql 
    update table1 set age=score+levels where id>=5 -- sql update table1 a set a.age=b.age+2 join table2 b on a.id=b.id where a.age>2 and b.age<10

# pandas 
    table1.loc[table1['id']>5,'age']=table1.loc[table1['id']>5,'score']+table1.loc[table1['id']>5,'levels] # pandas table2.rename(columns={'id':'id2','age':age2'}, inplace=True)
    table1=pd.merge(left=table1, right=table2[['id2','age2']], left_on='id',right_on='id2', how='inner')
    loc=table1['age']>2 & table1['age2']<10
    table1.loc[loc, 'age']=table1.loc['age2']+2

感受下上面实现同样的功能，但是代码量完全不同，特别是第二种情况，明显是SQL可读性更强，也更容易维护，在面对快速变化的业务需求，SQL的优势就显示出来了，毕竟业务工程化不需要很复杂的统计函数，更多是增删改查。  
基于上面的直观感受，是我们开发SQL on pandas的原因。

# 2. 现状 #

目前github上已经有类似开源项目，比如  
[sql4pandas][] 基于sqlite3  
[sandals][] 没有update  
[framequery ][framequery] 不支持标准sql  
[sqlpandas][] 只支持简单select  
[PandasSQL][] 基于sqlite3

在开源项目中，做得比较好的是sql4pandas，实现大部分SQL语法，查看其源码后发现，其实就是将SQL中涉及到的dataframe导入到sqlite3中，然后执行标准sqlite的SQL。为了加快速度，sqlite3是存储在内存中，没有磁盘IO。  
sandals更进一步，没有使用sqlite3做存储，而是将SQL语法直接转换成pandas语法，但是sandals仅支持select操作，不支持update。

之所以没有选用先用开源项目的原因，是因为现在的开源项目并不满足我们的需求，sql4pandas虽然支持update操作，但是其本质是在执行标准92SQL，有些自定义的python函数不能使用，同时我们也测试过，将1百万行100列的dataframe导入sqlite3再将其导出，时间大约是2分钟，效率并不高。同理PandasSQL也是一样。  
我们在项目中的大致思路是，先将所有数据整合到一个表中，然后使用update更新数据，这样不仅更好理解业务逻辑，而且更好组织代码。

我们希望，能用最少的代码实现单表更新，和多表联合更新，能支持自定义python函数，至于其他的需求，其实并不是那么重要。如果能满足这三种用得最多的功能，将大大提高生产力，以支持快速迭代的业务.

-- 单表更新
    update table1 set age=score+2 where id>4 -- 多表联合更新 update table1 a set a.age=b.age join table2 b on a.id=b.id where a.id>4 -- 支持python自定义函数 update table1 set age = py_define_func(score, levels)

因此我们开发了这样一个转换模块，将SQL转换成pandas语法，以更少的代码完成用pandas完成update操作，其原理是，用正则表达式和SQL解析引擎配合，将SQL转成pandas代码执行。

# 3. 实现过程 #

## 3.1. 基本假设和约定 ##

*  1.SQL格式。类似sqlserver和sybaseIQ的语法，但不是标准的SQL，为了在解析多字段同时更新而特别做的限定，同时考虑如果以后改用数据库做存储，代码重构工作量减少到最小。

update table_1 a set a.name=b.name, a.age=a.score+3, a.level=my_func(b.level, a.id) left join table_2 b -- 使用join 或left join关联 on a.id=b.id -- 翻译成 pandas_merge 的 left_on 和 right_on where a.age>3 -- 支持比较操作 and b.score<=3 -- 支持比较操作 and a.score>b.score -- 支持两边对比操作 and a.id is in (1,2,3) -- 支持 isin 操作 and b.id not in (1,2,3) -- 支持 not in 操作 and a.score <> 100 -- 支持不等于操作 and a.id is not null -- 支持 not null and b.level is null -- 支持 is null

*  2.SQL中不能有’\\n’的操作，比如字符串中换行符的替换，因为在自定义函数中会将SQL换行删除。因此实现约定不能有字符型数据，如果只是简单更新可以。
 *  3.只支持2个表的join操作，不支持3个及以上表关联
 *  4.字符串列只支持简单的比较操作，如 =,!=, in, not in
 *  5.update操作涉及到的列数据类型均为数值型
 *  6.所有表必须有表别名，字段前必须带表别名
 *  7.不支持as表别名操作
 *  8.不支持case when等复杂SQL，可以用自定义python函数替代

## 3.2. 实现方法 ##

将SQL转成pandas，核心是通过正则表达式和SQL解析引擎解析格式固定的SQL语句，然后执行字符串相关操作，得到最终的pandas语法的过程。  
核心的正则表达式有：

1、提取update表名和别名的正则表达式:

import re 
    sql="update table_1 a set a.age=a.id+b.age2+1 join table_2 b on a.id=b.id where a.age>2 and b.age2<6"
    re.compile(r"update (.+?) (.+?)set", flags=re.I | re.S).findall(sql)[0].strip()

2、提取join表名和别名的正则表达式：

import re 
    sql="update table_1 a set a.age=a.id+b.age2+1 join table_2 b on a.id=b.id where a.age>2 and b.age2<6"
    re.compile(r"join (.+?) (.+?)on on", flags=re.I | re.S).findall(sql)[0].strip()
    re.compile(r"left join (.+?) (.+?)on on", flags=re.I | re.S).findall(sql)[0].strip()

3、提取set语句的正则表达式

import re 
    sql="update table_1 a set a.age=a.id+b.age2+1 from table_2 b where a.id=b.id and a.age>2 and b.age2<6"
    re.compile(r"set(.+?) join", flags=re.I | re.S).findall(sql)[0].strip()
    re.compile(r"set(.+?) left join", flags=re.I | re.S).findall(sql)[0].strip()

4、提取where条件的正则表达式

import re 
    sql="update table_1 a set a.age=a.id+b.age2+1 from table_2 b where a.id=b.id and a.age>2 and b.age2<6"
    re.compile(r"where(.*)", flags=re.I | re.S).findall(sql)[0].strip()

转换操作：  
在上一步中我们已经提取了正则子串，接下来就是对这些正则子串的操作，此时需要用sqlparse解析得到更精确的结果，才能进行做更精细的控制。  
主要是where条件和set的操作,操作前后的效果如下：

# 原SQL
    sql="update table_1 a set a.age=a.id+b.age2+1 from table_2 b where a.id=b.id and a.age>2 and b.age2<6"
    
    # set操作转换后
    # wz 即 where 条件筛选出来的行索引
    table_1.loc[wz, 'age']=table_1.loc[wz, 'id']+table_1.loc[wz, 'b_tmp_age2']+1
    
    # where条件转换后
    (table_1['id']==table_1['b_tmp_id']) & (table_1['age']>2) & (table_1['b_tmp_age2']<6)

## 3.3. globals()的使用 ##

在项目中，为了减少代码量和保持代码的整洁，使用了globals()作为参数传入API中。globals和locals，顾名思义，globals是全局的，locals是局部的，它们是python两个内置的函数，locals() 和globals()，它们提供了基于字典的访问局部和全局变量的方式。  
在一个Python程序中的任何一个地方，都存在几个可用的名字空间。每个函数都有着自已的名字空间，叫做局部名字空间，它记录了函数的变量，包括 函数的参数和局部定义的变量。每个模块拥有它自已的名字空间，叫做全局名字空间，它记录了模块的变量，包括函数、类、其它导入的模块、模块级的变量和常 量。还有就是内置名字空间，任何模块均可访问它，它存放着内置的函数和异常。  
当一行代码要使用变量 x 的值时，Python会到所有可用的名字空间去查找变量，按照如下顺序：

1、局部名字空间 - 特指当前函数或类的方法。如果函数定义了一个局部变量 x，Python将使用这个变量，然后停止搜索。  
2、全局名字空间 - 特指当前的模块。如果模块定义了一个名为 x 的变量，函数或类，Python将使用这个变量然后停止搜索。  
3、内置名字空间 - 对每个模块都是全局的。作为最后的尝试，Python将假设 x 是内置函数或变量。

使用globals()，可以一次性将全部变量传入函数内，简化引用方法。在`sql4pandas`项目中同样使用了globals()的方法，其原理就是，在globals()中找dataframe，找到了就将其导入到sqlite3中。

## 3.4. exec的使用 ##

在项目中我们使用了exec函数执行SQL on pandas，因为传进来的是SQL字符串，因为执行字符表达式的最方便的选择。  
exec()和eval()函数很相似，都是计算字符表达式的值，区别是：

exec()动态执行python代码，也就是说exec可以执行复杂的python代码，而不像eval函数那样只能计算一个表达式的值。

eval()计算指定表达式的值，也就是说它要执行的python代码只能是单个表达式（注意eval不支持任何形式的赋值操作），而不能是复杂的代码逻辑。

# 4. 使用方法 #

下面自定义两个dataframe测试使用方法，其中`sql_update_pd`是封装好后的API，直接调用即可

# 构造测试数据
        table_1 = pd.DataFrame(data={
       'id': [1, 2, 3, 4], 'age': [2, 3, 4, 5], 'score': [3, 4, 7, 6], 'heigh': [5, 6, 8, 7]})
        table_2 = pd.DataFrame(data={
       'id': [1, 2, 3, 4], 'age2': [3, 4, 5, 6], 'score2': [5, 6, 7, 7]})
        print(table_1)
        print(table_2)
    
        # 测试语法是否正确
        sql = """ update table_1 set age=id+1 """  # 没有表别名
        sql = """ update table_1 as a set age=id+1 """  # 不应该用as
        sql = """ update table_1 a set a.age = a.id + a.score"""  # 没有where条件，就没必要搞SQL这么麻烦了
        judge_format(sql)
    
        # 正常是写法，字段名也应该带表别名
        sql = """ update table_1 a set a.age = a.id + a.score where a.heigh>=5"""
        judge_format(sql)
    
        # ------------------------------------------------------------
        # 单表更新
        sql = "update table_1 a set a.age=a.id*2 where a.id>=3"
        table_1 = sql_update_pd(sql, g_objects=locals())
        # ------------------------------------------------------------
        # 联合更新
        sql = "update table_1 a set a.age=a.id+b.age2+1 left join table_2 b on a.id=b.id where a.age>2 and b.age2<6"  # 更新中间两行
        table_1 = sql_update_pd(sql, g_objects=locals())
    
        # ------------------------------------------------------------
        # 使用自定义python函数
        def add(a, b):
            return a + b
    
        sql = "update table_1 a set a.score=add(a.id, a.age) where a.id>=3"
        table_1 = sql_update_pd(sql, g_objects=locals())
    
        # ------------------------------------------------------------
        # 多字段更新
        sql = "update table_1 a set a.score=a.id+2 set a.heigh=a.age+2 where a.id>=3"
        table_1 = sql_update_pd(sql, g_objects=locals())

以上就是 sql on pandas 的主要思路和方法，欢迎大家下载试用，提出更好的意见。  
[github][]

[sql4pandas]: https://github.com/keeganmccallum/sql4pandas
[sandals]: https://github.com/jbochi/sandals
[framequery]: https://github.com/chmp/framequery
[sqlpandas]: https://github.com/jvlingam/sqlpandas
[PandasSQL]: https://github.com/naveenrc/PandasSQL
[github]: https://github.com/suzhenyu22/sql4pandas