由於許多潛在的pandas使用者對SQL有一定的了 解 ，因此本頁旨在提供一些使用pandas來執行各種SQL操作的示例。

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大部分的例子將利用tips在pandas測試中發現的資料集。我們將資料讀入一個名為tips的DataFrame，並假設我們有一個同名和結構的資料庫表。

一、SELECT

在SQL中，選擇是使用逗號分隔的列表來選擇（或者*選擇所有列）：

在pandas中，列的選擇是通過傳遞列名到您的DataFrame：

呼叫沒有列名稱列表的DataFrame將顯示所有列（類似於SQL的 *）。

二、WHERE

SQL中的過濾是通過WHERE子句完成的。

資料框dataframe可以通過多種方式進行過濾; 最直觀的是使用 布林索引。

上面的語句只是將一個SeriesTrue / False物件傳遞給DataFrame，所有行都返回True。

就像SQL的OR和AND一樣，可以使用|將多個條件傳遞給DataFrame （OR）和＆（AND）。

NULL檢查使用notna()和isna()方法完成。

假設我們有一個與上面的DataFrame結構相同的表。我們只能看到col2 IS NULL 的記錄與下面的查詢：

獲取col1不是NULL的專案可以完成notna()。