Daftar Isi:

Bagaimana cara menggunakan panda SQL?
Bagaimana cara menggunakan panda SQL?

Video: Bagaimana cara menggunakan panda SQL?

Video: Bagaimana cara menggunakan panda SQL?
Video: SQL Queries For Pandas DataFrames 2024, November
Anonim

Langkah-langkah untuk beralih dari SQL ke Pandas DataFrame

  1. Langkah 1: Buat database. Awalnya, saya membuat database di MS Access, di mana:
  2. Langkah 2: Hubungkan Python ke MS Akses. Selanjutnya, saya membuat koneksi antara Python dan MS Access menggunakan paket pyodbc.
  3. Langkah 3: Tulis SQL pertanyaan.
  4. Langkah 4: Tetapkan bidang ke dalam DataFrame.

Demikian pula orang mungkin bertanya, apakah Panda seperti SQL?

Panda . Tidak seperti SQL , Panda memiliki fungsi bawaan yang membantu ketika Anda bahkan tidak tahu seperti apa tampilan datanya Suka . Ini sangat berguna ketika data sudah dalam format file (.csv,.

Kedua, apakah SQL lebih cepat dari panda? A Panda kerangka data sangat mirip dengan tabel di SQL … namun, Wes tahu itu SQL adalah anjing dalam hal kecepatan. Untuk melawannya, dia membangun kerangka data di atas array NumPy. Ini membuat mereka banyak lebih cepat dan itu juga berarti membuat semua munging dan pertengkaran lainnya lebih cepat juga.

Dalam hal ini, bagaimana Anda menggunakan panda?

Saat Anda ingin menggunakan Pandas untuk analisis data, Anda biasanya akan menggunakannya dengan salah satu dari tiga cara berbeda:

  1. Konversi daftar Python, kamus, atau array Numpy ke bingkai data Pandas.
  2. Buka file lokal menggunakan Pandas, biasanya file CSV, tetapi bisa juga file teks yang dibatasi (seperti TSV), Excel, dll.

Apakah Python lebih baik dari SQL?

SQL berisi serangkaian perintah yang jauh lebih sederhana dan sempit dibandingkan dengan Python . Di dalam SQL , kueri hampir secara eksklusif menggunakan beberapa kombinasi GABUNG, fungsi agregat, dan fungsi subkueri. Python , sebaliknya, seperti kumpulan set Lego khusus, masing-masing dengan tujuan tertentu.

Direkomendasikan: