Բովանդակություն:

Ինչպե՞ս օգտագործել պանդա SQL-ը:
Ինչպե՞ս օգտագործել պանդա SQL-ը:

Video: Ինչպե՞ս օգտագործել պանդա SQL-ը:

Video: Ինչպե՞ս օգտագործել պանդա SQL-ը:
Video: Data Science with Python! Analyzing File Types from Avro to Stata 2024, Նոյեմբեր
Anonim

SQL-ից Pandas DataFrame հասնելու քայլեր

  1. Քայլ 1. Ստեղծեք տվյալների բազա: Սկզբում ես ստեղծել եմ տվյալների բազա MS Access-ում, որտեղ.
  2. Քայլ 2. Միացրեք Python-ը դեպի MS Access. Հաջորդը, ես կապ հաստատեցի Python-ի և MS Access-ի միջև օգտագործելով pyodbc փաթեթը.
  3. Քայլ 3. Գրեք SQL հարցում.
  4. Քայլ 4. Նշեք դաշտերը DataFrame-ում:

Նմանապես կարելի է հարցնել՝ արդյոք Panda-ն նման է SQL-ին:

Պանդաներ . Ի տարբերություն SQL , Պանդաներ ունի ներկառուցված գործառույթներ, որոնք օգնում են, երբ դուք նույնիսկ չգիտեք, թե ինչ տեսք ունեն տվյալները նման . Սա հատկապես օգտակար է, երբ տվյալներն արդեն ֆայլի ձևաչափով են (. csv,.

Երկրորդ, արդյոք SQL-ն ավելի արագ է, քան պանդաները: Ա Պանդաներ տվյալների շրջանակը շատ նման է աղյուսակի SQL … այնուամենայնիվ, Ուեսը գիտեր դա SQL արագությամբ շուն էր։ Դրա դեմ պայքարելու համար նա կառուցեց տվյալների շրջանակը NumPy զանգվածների վերևում: Սա նրանց շատ է դարձնում ավելի արագ և դա նաև նշանակում է, որ այն ստիպում է մնացած բոլորը խռովել և վիճաբանել ավելի արագ նույնպես.

Այս առումով ինչպե՞ս եք օգտագործում պանդան:

Երբ ցանկանում եք օգտագործել պանդաները տվյալների վերլուծության համար, սովորաբար այն կօգտագործեք երեք տարբեր ձևերից մեկով

  1. Փոխակերպեք Python-ի ցուցակը, բառարանը կամ Numpy զանգվածը Pandas տվյալների շրջանակի:
  2. Բացեք տեղական ֆայլ՝ օգտագործելով Pandas, սովորաբար CSV ֆայլ, բայց կարող է լինել նաև սահմանազատված տեքստային ֆայլ (ինչպես TSV), Excel և այլն:

Python-ն ավելի լավն է, քան SQL-ը:

SQL պարունակում է շատ ավելի պարզ և նեղ հրամանների շարք Python-ի համեմատ . Մեջ SQL , հարցումները գրեթե բացառապես օգտագործում են JOINS, ագրեգատային ֆունկցիաների և ենթհարցումների ֆունկցիաների որոշ համակցություններ։ Պիթոն Ընդհակառակը, նման է մասնագիտացված լեգո հավաքածուների հավաքածուի, որոնցից յուրաքանչյուրն ունի որոշակի նպատակ:

Խորհուրդ ենք տալիս: