現在、次のシナリオがあります。
Excel Data Frame = SQL Data Frame =
________ ________ _______ ___________ _________
|sector| |sector| | hour| | value_cs| value_ps|
-------- -------- ------- ----------- ---------
AXYZ AXYZ 0 78.90 87.10
BYYT RACH 0 87.12 13.90
IOPL IOPL 0 93.10 13.87
XFTR AXYZ 1 27.90 12.87
MANU IOPL 1 23.09 90.09
FRES 2 34.09 12.34
YYYT 2 12.43 32.98
REWT 3 98.09 99.99
1 つの Excel ファイルと一連の SQL 結果があり、Excel ファイルのSector 列の各値を SQL 結果の Sector 列のすべての値と比較したいので、値が一致する場合次に、これら 2 つの列のうち、SQL の結果からの列hour、value_cs、およびvalue_psを新しいデータ フレームに追加します。注: SQL の結果のデータは、Excel ファイルのデータと同じサイズではありません。
望ましい結果
New data frame 1 for value cs
________ ____ ___ ___ ___ ___ ___ ___ ____
|sector| |0| |1| |2| |3| |4| |5| |6| .... |23|
-------- ---- --- ---- --- --- --- ---- ----
AXYZ 78.90 27.90 78.89 54.90 98.23 85.0 45.90 68.23
BYYT 18.94 67.10 65.69 76.32 76.56 56.03 56.23 87.65
IOPL 93.10 23.09 34.29 97.34 34.34 14.54 34.91 23.21
... ...
New data frame 2 for value ps
________ ____ ___ ___ ___ ___ ___ ___ ____
|sector| |0| |1| |2| |3| |4| |5| |6| .... |23|
-------- ---- --- ---- --- --- --- ---- ----
AXYZ 87.10 12.87 49.89 84.90 76.23 15.01 12.90 68.23
BYYT 28.43 27.11 54.69 57.12 19.56 45.12 45.23 47.15
IOPL 13.87 90.09 24.19 47.34 18.34 21.54 67.11 13.61
... ...
私が従ったアプローチは、SQL結果をデータフレームとExcelファイルのデータに変換することでしたが、forループなしで比較を実行する方法がわかりませんが、Pandasのみを使用します（forループもかかります計算を実行するのに多くの時間がかかります)。
import pandas as pd
import pypyodbc
from datetime import date
def get_and_compare():
start_date = date.today()
retrieve_values = "[DEV].[CS].[QA_Export] @start_date='{start_date:%Y-%m-%d}'".format(start_date=start_date)
# Connect to the database
db_connection = pypyodbc.connect(driver="{SQL Server}", server="xxx.xxx.xxx.xxx", uid="xxx",
pwd="xxx", Trusted_Connection="No")
# Get the sql result into dataframe
data_frame_sql = pd.read_sql(retrieve_values,db_connection)
#declare new data frames
new_df_one = pd.DataFrame(columns=['sector', 'value cs', 'hour 0', 'hour 1', 'hour 2', 'hour 3', 'hour 4',
'hour 5', 'hour 6', 'hour 7', 'hour 8', 'hour 9', 'hour 10', 'hour 11',
'hour 12', 'hour 13', 'hour 14', 'hour 15', 'hour 16', 'hour 17', 'hour 18',
'hour 19', 'hour 20', 'hour 21', 'hour 22', 'hour 23'])
new_df_two = pd.DataFrame(columns=['sector', 'value ps', 'hour 0', 'hour 1', 'hour 2', 'hour 3', 'hour 4',
'hour 5', 'hour 6', 'hour 7', 'hour 8', 'hour 9', 'hour 10', 'hour 11',
'hour 12', 'hour 13', 'hour 14', 'hour 15', 'hour 16', 'hour 17', 'hour 18',
'hour 19', 'hour 20', 'hour 21', 'hour 22', 'hour 23'])
# Read the Excel file
current_wb = pd.ExcelFile \
("C:\\U\\dev\\testing\\Main values to compare.xlsx")
# Get the specific sheet to compare
working_values = current_wb.parse("Main values")
#Get the column from Excel
sector_from_excel = working_values['sector']
#Comparison to perform
#.... unknown part
すべての提案、コメントは、コードのこの部分を完成させるのに役立ちます。