Pandas 将Django QuerySet转换成pandas DataFrame

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas将Django QuerySet转换成pandas DataFrame。Pandas是Python中非常流行的数据分析库，可以处理各种数据类型和格式。Django是一个流行的Web框架，它提供了一些模型和查询API来处理数据库中的数据。

阅读更多：Pandas 教程

Django QuerySet是什么？

Django QuerySet是与数据库进行交互的一组对象。它是在调用模型管理器（Model Manager）上的方法时返回结果的可迭代器，这些方法可以返回查询集（QuerySet）。一旦拥有了一个查询集，可以对其进行筛选、排序和串联操作，以获取需要的数据。

在Django中，有许多方法可以获取查询集，例如使用模型管理器、使用ORM查询、使用查询API等。下面是一个简单的例子，演示如何从数据库中获取查询集：

>>> from app.models import MyModel

>>> # 获取整个模型的查询集
>>> data_qs = MyModel.objects.all()

>>> # 按照某个字段过滤
>>> filtered_qs = data_qs.filter(name='hello')

>>> # 对结果集排序
>>> sorted_qs = data_qs.order_by('-id')

将Django QuerySet转换为pandas DataFrame

Django中查询集返回的数据是一个对象列表（Object list），而使用Pandas我们可以将其转换为DataFrame，这种类型的对象很方便进行数据筛选和操纵。如果您打算使用Pandas进行数据分析，将Django QuerySet转换为DataFrame是一个简单而必要的步骤。

将Django QuerySet转换为pandas DataFrame只需要一行代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(list(MyModel.objects.all().values()))

上面的代码使用了pandas DataFrame的一个方法values()。它可以将Django QuerySet转换为一组有序的字典（OrderedDict），然后使用list()将字典集合列表化。

请注意， values()方法返回的字典包含了模型中所有的字段，包括一些不必要的或机密的字段（例如密码、电子邮件等）。可以使用.exclude()方法过滤掉这些字段。

例如，如果我们仅对MyModel模型字段field1和field2感兴趣，则可以使用以下代码来过滤掉不需要的字段：

df = pd.DataFrame(list(MyModel.objects.all().values('field1', 'field2')))

将Pandas DataFrame转换为Django QuerySet

有时候，我们需要将pandas DataFrame对象转换回Django QuerySet类型，这很有用，因为我们可以直接将数据用于Django中其他的ORM查询操作。Pandas提供了一个非常有用的方法来实现这个操作，即将DataFrame转换为字典（dictionary），然后将这个字典转换为一个Django QuerySet。

以下是一个将pandas DataFrame转换为Django QuerySet的例子：

MyModel.objects.bulk_create([
        MyModel(**vals) for vals in df.to_dict('records')
    ])

to_dict()方法将DataFrame转换为一个字典的列表，字符串参数’records’表示需要将DataFrame的每一行（记录）转换为一个字典，即返回一个字典的列表。

这个例子使用bulk_create()方法来插入多个记录到表中，其中bulk_create()方法接受一个模型的多个实例的列表，并在一次数据库查询中将它们全部插入到表中。

示例代码

为了帮助您更好地理解，我们将给出一个完整的示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(list(MyModel.objects.all().values('field1', 'field2')))

# 隐藏敏感数据
df = df.drop('field1', axis=1)

# 将Pandas DataFrame转换为Django QuerySet
MyModel.objects.bulk_create([
        MyModel(**vals) for vals in df.to_dict('records')
    ])