Inhoudsopgave:
2025 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Laatst gewijzigd: 2025-01-13 06:17
Stappen om van SQL naar Pandas DataFrame te gaan
- Stap 1: Maak een database aan. In eerste instantie heb ik een database gemaakt in MS Access, waarin:
- Stap 2: Python verbinden tot MS-Access. Vervolgens heb ik een verbinding tot stand gebracht tussen Python en MS Access gebruik makend van het pyodbc-pakket.
- Stap 3: Schrijf de SQL vraag.
- Stap 4: Wijs de velden toe aan het DataFrame.
Evenzo kan men zich afvragen, is Panda zoals SQL?
Panda's . in tegenstelling tot SQL , Panda's heeft ingebouwde functies die helpen wanneer u niet eens weet hoe de gegevens eruitzien Leuk vinden . Dit is vooral handig als de gegevens al een bestandsindeling hebben (.csv,.
Ten tweede, is SQL sneller dan panda's? EEN Panda's dataframe lijkt veel op een tabel in SQL … maar Wes wist dat SQL was qua snelheid een hond. Om dat tegen te gaan, bouwde hij het dataframe bovenop NumPy-arrays. Dit maakt ze veel sneller en het betekent ook dat het al het andere gemopper en gekibbel maakt sneller ook.
Hoe gebruik je in dit verband een panda?
Als u Panda's wilt gebruiken voor gegevensanalyse, gebruikt u deze meestal op drie verschillende manieren:
- Converteer een Python-lijst, woordenboek of Numpy-array naar een Pandas-gegevensframe.
- Open een lokaal bestand met Panda's, meestal een CSV-bestand, maar het kan ook een tekstbestand met scheidingstekens zijn (zoals TSV), Excel, enz.
Is Python beter dan SQL?
SQL bevat een veel eenvoudigere en beperkte reeks opdrachten vergeleken met Python . In SQL , gebruiken query's bijna uitsluitend een combinatie van JOINS, aggregatiefuncties en subqueryfuncties. Python , daarentegen, is als een verzameling gespecialiseerde Lego-sets, elk met een specifiek doel.