Isi kandungan:

Bagaimana menggunakan SQL panda?
Bagaimana menggunakan SQL panda?

Video: Bagaimana menggunakan SQL panda?

Video: Bagaimana menggunakan SQL panda?
Video: SQL Queries For Pandas DataFrames 2024, November
Anonim

Langkah-langkah untuk pergi dari SQL ke Pandas DataFrame

  1. Langkah 1: Buat pangkalan data. Pada mulanya, saya mencipta pangkalan data dalam MS Access, di mana:
  2. Langkah 2: Sambungkan Python kepada MS Access. Seterusnya, saya mewujudkan sambungan antara Python dan MS Access menggunakan pakej pyodbc.
  3. Langkah 3: Tulis SQL pertanyaan.
  4. Langkah 4: Tetapkan medan ke dalam DataFrame.

Begitu juga seseorang mungkin bertanya, adakah Panda seperti SQL?

Panda . Tidak seperti SQL , Panda mempunyai fungsi terbina dalam yang membantu apabila anda tidak tahu rupa data tersebut suka . Ini amat berguna apabila data sudah dalam format fail (. csv,.

Kedua, adakah SQL lebih pantas daripada panda? A Panda kerangka data adalah seperti jadual dalam SQL … namun, Wes tahu itu SQL adalah anjing dari segi kelajuan. Untuk memerangi bahawa dia membina kerangka data di atas tatasusunan NumPy. Ini menjadikan mereka banyak lebih pantas dan ia juga bermakna ia membuat semua yang lain bergaduh dan bertelagah lebih pantas juga.

Dalam hal ini, bagaimana anda menggunakan panda?

Apabila anda ingin menggunakan Panda untuk analisis data, anda biasanya akan menggunakannya dalam salah satu daripada tiga cara berbeza:

  1. Tukar senarai Python, kamus atau tatasusunan Numpy kepada bingkai data Pandas.
  2. Buka fail setempat menggunakan Pandas, biasanya fail CSV, tetapi juga boleh menjadi fail teks yang dibataskan (seperti TSV), Excel, dsb.

Adakah Python lebih baik daripada SQL?

SQL mengandungi set arahan yang lebih ringkas dan sempit berbanding Python . Dalam SQL , pertanyaan hampir secara eksklusif menggunakan beberapa gabungan JOINS, fungsi agregat dan fungsi subquery. Ular sawa , sebaliknya, adalah seperti koleksi set Lego khusus, setiap satu dengan tujuan tertentu.

Disyorkan: