สารบัญ:

ใช้ pandas SQL อย่างไร
ใช้ pandas SQL อย่างไร

วีดีโอ: ใช้ pandas SQL อย่างไร

วีดีโอ: ใช้ pandas SQL อย่างไร
วีดีโอ: สอน pandas: การใช้คำสั่ง SQL เพื่อดึงข้อมูลใน DataFrame ด้วย pandasql package 2024, พฤศจิกายน
Anonim

ขั้นตอนในการรับจาก SQL ไปยัง Pandas DataFrame

  1. ขั้นตอนที่ 1: สร้างฐานข้อมูล เริ่มแรก ฉันสร้างฐานข้อมูลใน MS Access โดยที่:
  2. ขั้นตอนที่ 2: เชื่อมต่อ Python ถึง เอ็มเอส แอคเซส ต่อไป ฉันสร้างการเชื่อมต่อระหว่าง Python และ MS Access โดยใช้ แพ็คเกจ pyodbc
  3. ขั้นตอนที่ 3: เขียน SQL แบบสอบถาม
  4. ขั้นตอนที่ 4: กำหนดฟิลด์ลงใน DataFrame

อาจมีคนถามว่า Panda เหมือน SQL หรือไม่

แพนด้า . ไม่เหมือน SQL , แพนด้า มีฟังก์ชันในตัวที่ช่วยคุณได้เมื่อคุณไม่รู้ด้วยซ้ำว่าข้อมูลเป็นอย่างไร ชอบ . สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อข้อมูลอยู่ในรูปแบบไฟล์อยู่แล้ว (. csv,.

ประการที่สอง SQL เร็วกว่าแพนด้าหรือไม่ NS แพนด้า dataframe เป็นเหมือนตารางใน SQL … อย่างไรก็ตาม เวสรู้ดีว่า SQL เป็นสุนัขในแง่ของความเร็ว เพื่อต่อสู้กับเขาสร้างดาต้าเฟรมบนอาร์เรย์ NumPy นี้ทำให้พวกเขามาก เร็วขึ้น และมันยังหมายความว่ามันทำให้คนอื่นบ่นและทะเลาะวิวาทกัน เร็วขึ้น อีกด้วย.

ในเรื่องนี้คุณใช้แพนด้าอย่างไร?

เมื่อคุณต้องการใช้ Pandas สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล คุณมักจะใช้วิธีใดวิธีหนึ่งจากสามวิธีต่อไปนี้:

  1. แปลงรายการ พจนานุกรม หรืออาร์เรย์ Numpy ของ Python เป็นกรอบข้อมูล Pandas
  2. เปิดไฟล์ในเครื่องโดยใช้ Pandas ซึ่งมักจะเป็นไฟล์ CSV แต่อาจเป็นไฟล์ข้อความที่มีตัวคั่น (เช่น TSV), Excel เป็นต้น

Python ดีกว่า SQL หรือไม่?

SQL มีชุดคำสั่งที่ง่ายและแคบกว่ามาก เทียบกับ Python . ใน SQL เคียวรีเกือบทั้งหมดใช้การรวมกันของ JOINS, ฟังก์ชันการรวม และฟังก์ชันเคียวรีย่อยเท่านั้น Python ในทางตรงกันข้าม ก็เหมือนชุดเลโก้ชุดพิเศษ แต่ละชุดมีจุดประสงค์เฉพาะ

แนะนำ: