Làm thế nào để sử dụng pandas SQL?

2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55

Các bước để chuyển từ SQL sang Pandas DataFrame

1. Bước 1: Tạo cơ sở dữ liệu. Ban đầu, tôi đã tạo một cơ sở dữ liệu trong MS Access, trong đó:
2. Bước 2: Kết nối Python đến Truy cập MS. Tiếp theo, tôi đã thiết lập kết nối giữa Python và MS Access sử dụng gói pyodbc.
3. Bước 3: Viết SQL truy vấn.
4. Bước 4: Gán các trường vào DataFrame.

Tương tự, người ta có thể hỏi, Panda có giống SQL không?

Gấu trúc . không giống SQL , Gấu trúc có các chức năng tích hợp giúp khi bạn thậm chí không biết dữ liệu trông như thế nào như . Điều này đặc biệt hữu ích khi dữ liệu đã ở định dạng tệp (. Csv,.

Thứ hai, SQL có nhanh hơn gấu trúc không? MỘT Gấu trúc dataframe rất giống một bảng trong SQL … Tuy nhiên, Wes biết rằng SQL là một con chó về tốc độ. Để chống lại điều đó, ông đã xây dựng khung dữ liệu trên các mảng NumPy. Điều này làm cho họ nhiều nhanh hơn và nó cũng có nghĩa là nó làm cho tất cả những người khác trở nên sôi sục và phẫn nộ nhanh hơn cũng.

Về vấn đề này, bạn sử dụng gấu trúc như thế nào?

Khi bạn muốn sử dụng Pandas để phân tích dữ liệu, bạn thường sẽ sử dụng nó theo một trong ba cách khác nhau:

1. Chuyển đổi danh sách, từ điển hoặc mảng Numpy của Python thành khung dữ liệu Pandas.
2. Mở tệp cục bộ bằng Pandas, thường là tệp CSV, nhưng cũng có thể là tệp văn bản được phân tách (như TSV), Excel, v.v.

Python có tốt hơn SQL không?

SQL chứa một tập hợp lệnh hẹp và đơn giản hơn nhiều so với Python . Trong SQL , các truy vấn hầu như chỉ sử dụng một số kết hợp của JOINS, các hàm tổng hợp và các hàm truy vấn con. Python , ngược lại, giống như một bộ sưu tập các bộ Lego chuyên biệt, mỗi bộ có một mục đích cụ thể.