איך משתמשים ב-Pandas SQL?

2024 מְחַבֵּר: Lynn Donovan | [email protected]. שונה לאחרונה: 2023-12-15 23:47

שלבים למעבר מ-SQL ל-Pandas DataFrame

1. שלב 1: צור מסד נתונים. בתחילה, יצרתי מסד נתונים ב-MS Access, שבו:
2. שלב 2: חבר את Python ל MS Access. לאחר מכן, יצרתי חיבור בין Python ו- MS Access באמצעות חבילת pyodbc.
3. שלב 3: כתוב את SQL שאילתא.
4. שלב 4: הקצה את השדות ל-DataFrame.

באופן דומה אפשר לשאול, האם פנדה היא כמו SQL?

פנדות . בניגוד SQL , פנדות יש פונקציות מובנות שעוזרות כאשר אתה אפילו לא יודע איך הנתונים נראים כמו . זה שימושי במיוחד כאשר הנתונים כבר בפורמט קובץ (.csv,.

שנית, האם SQL מהיר יותר מפנדות? א פנדות Dataframe דומה מאוד לטבלה SQL עם זאת, ווס ידע זאת SQL היה כלב מבחינת מהירות. כדי להילחם בזה הוא בנה את מסגרת הנתונים על גבי מערכי NumPy. זה עושה להם הרבה מהר יותר וזה גם אומר שזה גורם לכל האחרים להתלהם ולהתקוטט מהר יותר גַם.

בהקשר הזה, איך משתמשים בפנדה?

כאשר אתה רוצה להשתמש ב-Pandas לניתוח נתונים, אתה בדרך כלל תשתמש בו באחת משלוש דרכים שונות:

1. המר רשימה, מילון או מערך Numpy של Python למסגרת נתונים של Pandas.
2. פתח קובץ מקומי באמצעות Pandas, בדרך כלל קובץ CSV, אבל יכול להיות גם קובץ טקסט מופרד (כמו TSV), Excel וכו'.

האם Python עדיף על SQL?

SQL מכיל קבוצה הרבה יותר פשוטה וצרה של פקודות בהשוואה לפייתון . ב SQL , שאילתות משתמשות כמעט אך ורק בשילוב כלשהו של JOINS, פונקציות מצטברות ופונקציות של שאילתות משנה. פִּיתוֹן , לעומת זאת, הוא כמו אוסף של ערכות לגו מיוחדות, שלכל אחת מהן מטרה מסוימת.