Indholdsfortegnelse:

Hvordan bruger man pandas SQL?
Hvordan bruger man pandas SQL?

Video: Hvordan bruger man pandas SQL?

Video: Hvordan bruger man pandas SQL?
Video: Pandas Conditional Columns: Set Pandas Conditional Column Based on Values of Another Column 2024, November
Anonim

Trin til at komme fra SQL til Pandas DataFrame

  1. Trin 1: Opret en database. Til at begynde med oprettede jeg en database i MS Access, hvor:
  2. Trin 2: Tilslut Python til MS Access. Dernæst etablerede jeg en forbindelse mellem Python og MS Access ved brug af pyodbc-pakken.
  3. Trin 3: Skriv SQL forespørgsel.
  4. Trin 4: Tildel felterne til DataFrame.

På samme måde kan man spørge, er Panda som SQL?

Pandaer . I modsætning til SQL , Pandaer har indbyggede funktioner, der hjælper, når du ikke engang ved, hvordan dataene ser ud synes godt om . Dette er især nyttigt, når dataene allerede er i et filformat (.csv,.

For det andet, er SQL hurtigere end pandaer? EN Pandaer dataramme er meget som en tabel i SQL … dog vidste Wes det SQL var en hund i forhold til fart. For at bekæmpe det byggede han datarammen oven på NumPy-arrays. Dette gør dem meget hurtigere og det betyder også, at det får alle de andre til at mumle og skændes hurtigere også.

I denne forbindelse, hvordan bruger du en panda?

Når du vil bruge Pandas til dataanalyse, vil du normalt bruge det på en af tre forskellige måder:

  1. Konverter en Pythons liste, ordbog eller Numpy-array til en Pandas-dataramme.
  2. Åbn en lokal fil ved hjælp af Pandas, normalt en CSV-fil, men kan også være en afgrænset tekstfil (som TSV), Excel osv.

Er Python bedre end SQL?

SQL indeholder et meget enklere og snævert sæt kommandoer sammenlignet med Python . I SQL , bruger forespørgsler næsten udelukkende en kombination af JOINS-, aggregerede funktioner og underforespørgselsfunktioner. Python , derimod er som en samling af specialiserede Lego-sæt, hver med et specifikt formål.

Anbefalede: