Sisukord:

Kuidas kasutada panda SQL-i?
Kuidas kasutada panda SQL-i?

Video: Kuidas kasutada panda SQL-i?

Video: Kuidas kasutada panda SQL-i?
Video: Машинное обучение для разработчиков Java: переход на стек технологий ИИ. 2024, November
Anonim

SQL-ist Pandas DataFrame'i jõudmise sammud

  1. 1. samm: looge andmebaas. Algselt lõin MS Accessis andmebaasi, kus:
  2. 2. samm: ühendage Python juurde MS Access. Järgmisena lõin ühenduse Pythoni ja MS Accessi vahel kasutades pyodbc pakett.
  3. 3. samm: kirjutage SQL päring.
  4. 4. samm: määrake väljad DataFrame'i.

Samamoodi võib küsida, kas Panda on nagu SQL?

Pandad . Erinevalt SQL , Pandad on sisseehitatud funktsioonid, mis aitavad, kui te isegi ei tea, kuidas andmed välja näevad meeldib . See on eriti kasulik, kui andmed on juba failivormingus (. csv,.

Teiseks, kas SQL on kiirem kui pandad? A Pandad dataframe sarnaneb paljuski tabeliga SQL … aga Wes teadis seda SQL oli kiiruse poolest koer. Selle vastu võitlemiseks ehitas ta andmeraami NumPy massiivide peale. See teeb neist palju kiiremini ja see tähendab ka, et see paneb kõik muu mölisema ja nääklema kiiremini samuti.

Kuidas pandat sellega seoses kasutada?

Kui soovite Pandasid andmeanalüüsiks kasutada, kasutate seda tavaliselt ühel kolmest erinevast viisist

  1. Teisendage Pythoni loend, sõnaraamat või Numpy massiiv Pandase andmeraamiks.
  2. Avage Pandade abil kohalik fail, tavaliselt CSV-fail, kuid see võib olla ka piiritletud tekstifail (nt TSV), Excel jne.

Kas Python on parem kui SQL?

SQL sisaldab palju lihtsamat ja kitsamat käskude komplekti võrreldes Pythoniga . sisse SQL , kasutavad päringud peaaegu eranditult mõnda JOINS-i, koondfunktsioonide ja alampäringute funktsioonide kombinatsiooni. Python , seevastu on nagu kogum spetsiaalseid Lego komplekte, millest igaühel on kindel eesmärk.

Soovitan: