როგორ გამოვიყენოთ pandas SQL?

2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49

ნაბიჯები SQL-დან Pandas DataFrame-მდე მისასვლელად

1. ნაბიჯი 1: შექმენით მონაცემთა ბაზა. თავდაპირველად შევქმენი მონაცემთა ბაზა MS Access-ში, სადაც:
2. ნაბიჯი 2: დააკავშირეთ პითონი რომ MS Access. შემდეგ დავამყარე კავშირი Python-სა და MS Access-ს შორის გამოყენებით pyodbc პაკეტი.
3. ნაბიჯი 3: დაწერეთ SQL შეკითხვა.
4. ნაბიჯი 4: მიამაგრეთ ველები DataFrame-ში.

ანალოგიურად შეიძლება ვინმემ იკითხოს, არის თუ არა პანდა SQL მსგავსი?

პანდები . განსხვავებით SQL , პანდები აქვს ჩაშენებული ფუნქციები, რომლებიც გეხმარებათ, როცა არც კი იცით როგორ გამოიყურება მონაცემები მოსწონს . ეს განსაკუთრებით სასარგებლოა, როდესაც მონაცემები უკვე არის ფაილის ფორმატში (. csv,.

მეორეც, არის SQL უფრო სწრაფი ვიდრე პანდა? ა პანდები მონაცემთა ჩარჩო ძალიან ჰგავს ცხრილს SQL … თუმცა, ვესმა ეს იცოდა SQL იყო ძაღლი სიჩქარით. ამის წინააღმდეგ საბრძოლველად მან შექმნა მონაცემთა ჩარჩო NumPy მასივების თავზე. ეს მათ ბევრს ხდის უფრო სწრაფად და ეს ასევე ნიშნავს, რომ ის იწვევს ყველა სხვა ჩხუბს და ჩხუბს უფრო სწრაფად ასევე.

ამ მხრივ, როგორ იყენებთ პანდას?

როდესაც გსურთ გამოიყენოთ პანდები მონაცემთა ანალიზისთვის, თქვენ ჩვეულებრივ გამოიყენებთ მას სამი სხვადასხვა გზით:

1. გადააკეთეთ პითონის სია, ლექსიკონი ან Numpy მასივი Pandas მონაცემთა ჩარჩოში.
2. გახსენით ადგილობრივი ფაილი Pandas-ის გამოყენებით, როგორც წესი, CSV ფაილი, მაგრამ ასევე შეიძლება იყოს გამოყოფილი ტექსტური ფაილი (როგორიცაა TSV), Excel და ა.შ.

Python უკეთესია ვიდრე SQL?

SQL შეიცავს ბევრად უფრო მარტივ და ვიწრო ბრძანებებს პითონთან შედარებით . In SQL , მოთხოვნები თითქმის ექსკლუზიურად იყენებს JOINS-ის, საერთო ფუნქციების და ქვემოკითხვების ფუნქციების ზოგიერთ კომბინაციას. პითონი ამის საპირისპიროდ, ლეგოს სპეციალიზებული ნაკრების კრებულს ჰგავს, თითოეულს აქვს კონკრეტული დანიშნულება.