Sisällysluettelo:
Video: Kuinka käyttää pandas SQL:ää?
2024 Kirjoittaja: Lynn Donovan | [email protected]. Viimeksi muokattu: 2023-12-15 23:46
Vaiheet siirtyäksesi SQL:stä Pandas DataFrameen
- Vaihe 1: Luo tietokanta. Aluksi loin tietokannan MS Accessissa, jossa:
- Vaihe 2: Yhdistä Python to MS Access. Seuraavaksi loin yhteyden Pythonin ja MS Accessin välille käyttämällä pyodbc-paketti.
- Vaihe 3: Kirjoita SQL kysely.
- Vaihe 4: Määritä kentät DataFrame-kehykseen.
Samalla tavalla voidaan kysyä, onko Panda kuin SQL?
Pandat . Toisin kuin SQL , Pandat on sisäänrakennettuja toimintoja, jotka auttavat, kun et edes tiedä, miltä tiedot näyttävät Kuten . Tämä on erityisen hyödyllistä, kun tiedot ovat jo tiedostomuodossa (. csv,.
Toiseksi, onko SQL nopeampi kuin pandat? A Pandat dataframe on paljon kuin taulukko SQL … Wes kuitenkin tiesi sen SQL oli koira nopeuden suhteen. Taistellakseen sitä vastaan hän rakensi tietokehyksen NumPy-taulukoiden päälle. Tämä tekee niistä paljon nopeammin ja se tarkoittaa myös sitä, että se saa kaiken muun möhlämään ja kiistelemään nopeammin myös.
Tässä suhteessa, miten käytät pandaa?
Kun haluat käyttää Pandaa tietojen analysointiin, käytät sitä yleensä jollakin kolmesta eri tavasta:
- Muunna Pythonin luettelo, sanakirja tai Numpy-taulukko Pandas-tietokehykseksi.
- Avaa paikallinen tiedosto Pandaksella, yleensä CSV-tiedosto, mutta se voi olla myös eroteltu tekstitiedosto (kuten TSV), Excel jne.
Onko Python parempi kuin SQL?
SQL sisältää paljon yksinkertaisemman ja kapeamman joukon komentoja verrattuna Pythoniin . Sisään SQL , kyselyt käyttävät lähes yksinomaan jotakin JOINS-, koontifunktioiden ja alikyselytoimintojen yhdistelmää. Python , sitä vastoin, on kuin kokoelma erikoistuneita Lego-sarjoja, joilla jokaisella on tietty tarkoitus.
Suositeltava:
Kuinka voin käyttää iPadia Mac minin näyttönä?
On kaksi tapaa muuttaa iPadistasi Mac-monitori. Voit liittää nämä kaksi toisiinsa USB-kaapelilla ja käyttää iPadissa Duet Displayn kaltaista sovellusta. Tai voit mennä langattomasti. Tämä tarkoittaa Lunadonglen kytkemistä Maciin ja Luna-sovelluksen käynnistämistä iPadissa
Kuinka voin käyttää MySQL:ää Pythonissa?
Vaiheet MySQL-tietokannan yhdistämiseksi Pythonissa käyttämällä MySQL Connector Python -sovellusta Asenna MySQL Connector Python käyttämällä pip. Käytä mysql:ää. Käytä connect()-menetelmän palauttamaa yhteysobjektia luodaksesi kohdistinobjektin tietokantatoimintojen suorittamista varten. Kursori. Sulje kursoriobjekti kursorilla
Kuinka iteroitan Pandas DataFramen läpi?
Pandasissa on iterrows()-funktio, joka auttaa sinua selaamaan tietokehyksen jokaisen rivin läpi. Pandasin iterrows() palauttaa iteraattorin, joka sisältää kunkin rivin indeksin ja kunkin rivin tiedot sarjana. Koska iterrows() palauttaa iteraattorin, voimme käyttää seuraavaa funktiota nähdäksemme iteraattorin sisällön
Kuinka pudotan pandas DataFramen?
Rivien ja sarakkeiden poistamiseen DataFramesista Pandas käyttää pudotustoimintoa. Jos haluat poistaa sarakkeen tai useita sarakkeita, käytä sarakkeiden nimeä ja määritä "akseliksi" 1. Vaihtoehtoisesti, kuten alla olevassa esimerkissä, 'columns' -parametri on lisätty Pandasiin, mikä leikkaa pois tarve "akselille"
Kuinka käyttää täydellistä liittymistä SQL:ssä?
SQL:ssä FULL OUTER JOIN yhdistää sekä vasemman että oikeanpuoleisen ulkoliitoksen tulokset ja palauttaa kaikki (sovitetut tai täsmäämättömät) rivit liitoslauseen molemmin puolin olevista taulukoista. Yhdistetään samat kaksi taulukkoa käyttämällä täydellistä liitosta. Tässä on esimerkki täydellisestä ulkoliitosta SQL:ssä kahden taulukon välillä