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Video: Wie verwende ich Pandas SQL?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
Schritte, um von SQL zu Pandas DataFrame zu gelangen
- Schritt 1: Erstellen Sie eine Datenbank. Zunächst habe ich eine Datenbank in MS Access erstellt, in der:
- Schritt 2: Python verbinden zu MS-Zugriff. Als nächstes habe ich eine Verbindung zwischen Python und MS Access hergestellt mit das pyodbc-Paket.
- Schritt 3: Schreiben Sie die SQL Anfrage.
- Schritt 4: Weisen Sie die Felder dem DataFrame zu.
Ähnlich kann man fragen, ist Panda wie SQL?
Pandas . nicht wie SQL , Pandas hat eingebaute Funktionen, die helfen, wenn Sie nicht einmal wissen, wie die Daten aussehen mögen . Dies ist besonders nützlich, wenn die Daten bereits in einem Dateiformat vorliegen (.csv,.
Zweitens, ist SQL schneller als Pandas? EIN Pandas dataframe ist sehr wie eine Tabelle in SQL … aber das wusste Wes SQL war ein Hund in Bezug auf die Geschwindigkeit. Um dem entgegenzuwirken, baute er den Datenrahmen auf NumPy-Arrays auf. Das macht sie viel Schneller und es bedeutet auch, dass es all das andere Gejammer und Gerangel macht Schneller Auch.
Wie benutzt man in dieser Hinsicht einen Panda?
Wenn Sie Pandas für die Datenanalyse verwenden möchten, verwenden Sie es normalerweise auf eine von drei verschiedenen Arten:
- Konvertieren Sie eine Python-Liste, ein Wörterbuch oder ein Numpy-Array in einen Pandas-Datenrahmen.
- Öffnen Sie eine lokale Datei mit Pandas, normalerweise eine CSV-Datei, aber es kann sich auch um eine Textdatei mit Trennzeichen (wie TSV), Excel usw.
Ist Python besser als SQL?
SQL enthält einen viel einfacheren und engeren Befehlssatz im Vergleich zu Python . In SQL , Abfragen verwenden fast ausschließlich eine Kombination aus JOINS, Aggregatfunktionen und Unterabfragefunktionen. Python , im Gegensatz dazu ist wie eine Sammlung spezialisierter Lego-Sets, von denen jedes einen bestimmten Zweck hat.
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