Cuprins:

Cum se utilizează Pandas SQL?
Cum se utilizează Pandas SQL?

Video: Cum se utilizează Pandas SQL?

Video: Cum se utilizează Pandas SQL?
Video: SQL Queries For Pandas DataFrames 2024, Noiembrie
Anonim

Pași pentru a ajunge de la SQL la Pandas DataFrame

  1. Pasul 1: Creați o bază de date. Inițial, am creat o bază de date în MS Access, unde:
  2. Pasul 2: Conectați Python la MS Access. Apoi, am stabilit o conexiune între Python și MS Access folosind pachetul pyodbc.
  3. Pasul 3: scrieți SQL interogare.
  4. Pasul 4: Atribuiți câmpurile în DataFrame.

În mod similar, cineva se poate întreba, este Panda ca SQL?

panda . Spre deosebire de SQL , panda are funcții încorporate care vă ajută atunci când nici măcar nu știți cum arată datele ca . Acest lucru este util în special atunci când datele sunt deja într-un format de fișier (.csv,.

În al doilea rând, este SQL mai rapid decât panda? A panda dataframe seamănă mult cu un tabel în SQL … cu toate acestea, Wes știa asta SQL a fost un câine din punct de vedere al vitezei. Pentru a combate asta, a construit cadrul de date deasupra matricelor NumPy. Asta le face mult Mai repede și înseamnă, de asemenea, că face toate celelalte zgârieturi și ceartă Mai repede de asemenea.

În acest sens, cum folosești un panda?

Când doriți să utilizați Pandas pentru analiza datelor, îl veți folosi de obicei într-unul din trei moduri diferite:

  1. Convertiți o listă, un dicționar sau o matrice Numpy Python într-un cadru de date Pandas.
  2. Deschideți un fișier local folosind Pandas, de obicei un fișier CSV, dar poate fi și un fișier text delimitat (cum ar fi TSV), Excel etc.

Este Python mai bun decât SQL?

SQL conține un set de comenzi mult mai simplu și restrâns comparativ cu Python . În SQL , interogările folosesc aproape exclusiv o combinație de JOINS, funcții de agregare și funcții de subinterogări. Piton , dimpotrivă, este ca o colecție de seturi Lego specializate, fiecare cu un scop specific.

Recomandat: