Inhoudsopgave:

Hoe panda's SQL gebruiken?
Hoe panda's SQL gebruiken?

Video: Hoe panda's SQL gebruiken?

Video: Hoe panda's SQL gebruiken?
Video: SQL Queries For Pandas DataFrames 2024, November
Anonim

Stappen om van SQL naar Pandas DataFrame te gaan

  1. Stap 1: Maak een database aan. In eerste instantie heb ik een database gemaakt in MS Access, waarin:
  2. 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.
  3. Stap 3: Schrijf de SQL vraag.
  4. 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:

  1. Converteer een Python-lijst, woordenboek of Numpy-array naar een Pandas-gegevensframe.
  2. 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.

Aanbevolen: