2025 Autore: Lynn Donovan | donovan@answers-technology.com. Ultima modifica: 2025-01-22 17:29
Passaggi per passare da SQL a Pandas DataFrame
- Passaggio 1: creare un database. Inizialmente, ho creato un database in MS Access, dove:
- Passaggio 2: collega Python a Accesso MS. Successivamente, ho stabilito una connessione tra Python e MS Access usando il pacchetto pyodbc.
- Passaggio 3: scrivi il SQL interrogazione.
- 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:
- Converti un elenco, un dizionario o un array Numpy di Python in un frame di dati Pandas.
- 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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Come si filtrano i panda?
Un modo per filtrare per righe in Panda è utilizzare l'espressione booleana. Per prima cosa creiamo una variabile booleana prendendo la colonna di interesse e verificando se il suo valore è uguale al valore specifico che vogliamo selezionare/mantenere. Ad esempio, filtriamo il dataframe o sottoinsiemi il dataframe in base al valore dell'anno 2002
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Posso usare non come in SQL?
L'operatore NOT LIKE in SQL viene utilizzato su una colonna di tipo varchar. Di solito, viene utilizzato con % che viene utilizzato per rappresentare qualsiasi valore di stringa, incluso il carattere null. La stringa che passiamo a questo operatore non fa distinzione tra maiuscole e minuscole