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Come usare panda SQL?
Come usare panda SQL?

Video: Come usare panda SQL?

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Video: Python Pandas Tutorial 14: Read Write Data From Database (read_sql, to_sql) 2024, Novembre
Anonim

Passaggi per passare da SQL a Pandas DataFrame

  1. Passaggio 1: creare un database. Inizialmente, ho creato un database in MS Access, dove:
  2. Passaggio 2: collega Python a Accesso MS. Successivamente, ho stabilito una connessione tra Python e MS Access usando il pacchetto pyodbc.
  3. Passaggio 3: scrivi il SQL interrogazione.
  4. Passaggio 4: assegnare i campi al DataFrame.

Allo stesso modo ci si potrebbe chiedere, Panda è come SQL?

panda . a differenza di SQL , panda ha funzioni integrate che aiutano quando non sai nemmeno che aspetto hanno i dati Come . Ciò è particolarmente utile quando i dati sono già in un formato file (.csv,.

In secondo luogo, SQL è più veloce dei panda? UN panda dataframe è molto simile a una tabella in SQL … tuttavia, Wes lo sapeva SQL era un cane in termini di velocità. Per combatterlo ha costruito il dataframe sopra gli array NumPy. Questo li rende molto Più veloce e significa anche che fa tutti gli altri battibecchi e litigi Più veloce anche.

A questo proposito, come si usa un panda?

Quando desideri utilizzare Pandas per l'analisi dei dati, di solito lo utilizzerai in uno dei tre modi diversi:

  1. Converti un elenco, un dizionario o un array Numpy di Python in un frame di dati Pandas.
  2. Apri un file locale utilizzando Pandas, di solito un file CSV, ma potrebbe anche essere un file di testo delimitato (come TSV), Excel, ecc.

Python è migliore di SQL?

SQL contiene un insieme di comandi molto più semplice e ristretto rispetto a Python . In SQL , le query utilizzano quasi esclusivamente una combinazione di JOINS, funzioni aggregate e funzioni subquery. Pitone , al contrario, è come una raccolta di set Lego specializzati, ognuno con uno scopo specifico.

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