Агуулгын хүснэгт:

Pandas SQL-г хэрхэн ашиглах вэ?
Pandas SQL-г хэрхэн ашиглах вэ?

Видео: Pandas SQL-г хэрхэн ашиглах вэ?

Видео: Pandas SQL-г хэрхэн ашиглах вэ?
Видео: Graphing with Python! Printing in Different Languages 2024, Арваннэгдүгээр
Anonim

SQL-ээс Pandas DataFrame руу шилжих алхамууд

  1. Алхам 1: Өгөгдлийн сан үүсгэх. Эхлээд би MS Access дээр мэдээллийн сан үүсгэсэн бөгөөд үүнд:
  2. Алхам 2: Python-г холбоно уу руу MS Access. Дараа нь би Python болон MS Access хоёрын хооронд холболт үүсгэсэн ашиглах pyodbc багц.
  3. Алхам 3: бичнэ үү SQL асуулга.
  4. Алхам 4: DataFrame-д талбаруудыг оноох.

Үүний нэгэн адил Panda SQL шиг үү?

Панда . Дургүй SQL , Панда Өгөгдөл нь ямар харагдахыг ч мэдэхгүй үед туслах суулгасан функцуудтай дуртай . Энэ нь өгөгдөл аль хэдийн файлын форматтай (. csv,.

Хоёрдугаарт, SQL пандагаас хурдан байдаг уу? А Панда dataframe нь хүснэгттэй маш төстэй юм SQL … Гэсэн хэдий ч Вес үүнийг мэдэж байсан SQL хурдны хувьд нохой байсан. Үүнтэй тэмцэхийн тулд тэрээр NumPy массивууд дээр дата фреймийг бүтээсэн. Энэ нь тэднийг маш их болгодог Илүү хурдан мөн энэ нь бусад бүх шуугиан, маргаан үүсгэдэг гэсэн үг юм Илүү хурдан бас.

Үүнтэй холбогдуулан та пандаг хэрхэн ашигладаг вэ?

Өгөгдлийн шинжилгээнд зориулж Pandas ашиглахыг хүсвэл үүнийг ихэвчлэн гурван өөр аргын аль нэгээр нь ашигладаг:

  1. Python-ийн жагсаалт, толь бичиг эсвэл Numpy массивыг Pandas өгөгдлийн хүрээ болгон хөрвүүлэх.
  2. Pandas ашиглан дотоод файлыг нээнэ үү, ихэвчлэн CSV файл, гэхдээ бас тусгаарлагдсан текст файл (TSV гэх мэт), Excel гэх мэт байж болно.

Python SQL-ээс илүү юу?

SQL илүү энгийн бөгөөд нарийн багц тушаалуудыг агуулдаг Python-той харьцуулахад . онд SQL , асуулгад бараг зөвхөн JOINS, нэгтгэх функц, дэд асуулга функцүүдийн зарим хослолыг ашигладаг. Python Энэ нь эсрэгээрээ, тус бүр нь тодорхой зорилготой тусгай Lego багцуудын цуглуулгатай адил юм.

Зөвлөмж болгож буй: