Innehållsförteckning:

Hur använder man pandas SQL?
Hur använder man pandas SQL?

Video: Hur använder man pandas SQL?

Video: Hur använder man pandas SQL?
Video: How to Use Pandas read_csv & to_csv 2024, November
Anonim

Steg för att komma från SQL till Pandas DataFrame

  1. Steg 1: Skapa en databas. Till en början skapade jag en databas i MS Access, där:
  2. Steg 2: Anslut Python till MS Access. Därefter upprättade jag en anslutning mellan Python och MS Access använder sig av pyodbc-paketet.
  3. Steg 3: Skriv SQL fråga.
  4. Steg 4: Tilldela fälten i DataFrame.

På samma sätt kan man fråga sig, är Panda som SQL?

Pandas . Till skillnad från SQL , Pandas har inbyggda funktioner som hjälper när du inte ens vet hur datan ser ut tycka om . Detta är särskilt användbart när data redan finns i ett filformat (.csv,.

För det andra, är SQL snabbare än pandor? A Pandas dataram är mycket som en tabell i SQL … men Wes visste det SQL var en hund hastighetsmässigt. För att bekämpa det byggde han dataramen ovanpå NumPy-arrayer. Detta gör dem mycket snabbare och det betyder också att det får alla andra att mumsa och gräla snabbare också.

I detta avseende, hur använder du en panda?

När du vill använda Pandas för dataanalys använder du det vanligtvis på ett av tre olika sätt:

  1. Konvertera en Pythons lista, ordbok eller Numpy-array till en Pandas-dataram.
  2. Öppna en lokal fil med Pandas, vanligtvis en CSV-fil, men kan också vara en avgränsad textfil (som TSV), Excel, etc.

Är Python bättre än SQL?

SQL innehåller en mycket enklare och smalare uppsättning kommandon jämfört med Python . I SQL , använder frågor nästan uteslutande någon kombination av JOINS, aggregerade funktioner och subqueries-funktioner. Pytonorm , däremot, är som en samling specialiserade Lego-set, var och en med ett specifikt syfte.

Rekommenderad: