Përmbajtje:
Video: Si të përdorni pandat SQL?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. E modifikuara e fundit: 2023-12-15 23:53
Hapat për të kaluar nga SQL në Pandas DataFrame
- Hapi 1: Krijoni një bazë të dhënash. Fillimisht, unë krijova një bazë të dhënash në MS Access, ku:
- Hapi 2: Lidhni Python te MS Access. Më pas, vendosa një lidhje midis Python dhe MS Access duke përdorur paketën pyodbc.
- Hapi 3: Shkruani SQL pyetje.
- Hapi 4: Caktoni fushat në DataFrame.
Në mënyrë të ngjashme dikush mund të pyesë, a është Panda si SQL?
Pandat . Ndryshe nga SQL , Pandat ka funksione të integruara që ndihmojnë kur nuk e dini se si duken të dhënat si . Kjo është veçanërisht e dobishme kur të dhënat janë tashmë në një format skedari (. csv,.
Së dyti, a është SQL më i shpejtë se pandat? A Pandat korniza e të dhënave është shumë si një tabelë në SQL … megjithatë, Ues e dinte këtë SQL ishte një qen për nga shpejtësia. Për ta luftuar atë, ai ndërtoi kornizën e të dhënave në krye të grupeve NumPy. Kjo i bën shumë më shpejt dhe kjo gjithashtu do të thotë se i bën të gjitha të tjerat përçarjet dhe grindjet më shpejt gjithashtu.
Në këtë drejtim, si e përdorni një panda?
Kur dëshironi të përdorni Pandat për analizën e të dhënave, zakonisht do ta përdorni në një nga tre mënyrat e ndryshme:
- Konvertoni listën, fjalorin ose grupin Numpy të Python në një kornizë të dhënash të Pandas.
- Hapni një skedar lokal duke përdorur Pandas, zakonisht një skedar CSV, por mund të jetë gjithashtu një skedar teksti i kufizuar (si TSV), Excel, etj.
A është Python më i mirë se SQL?
SQL përmban një grup komandash shumë më të thjeshta dhe të ngushta krahasuar me Python . Në SQL , pyetjet përdorin pothuajse ekskluzivisht disa kombinime të JOINS, funksioneve të përgjithshme dhe funksioneve të nënpyetjeve. Python , në të kundërt, është si një koleksion grupesh të specializuara Lego, secila me një qëllim të veçantë.
Recommended:
Si i filtroni pandat?
Një mënyrë për të filtruar sipas rreshtave në Panda është përdorimi i shprehjes boolean. Fillimisht krijojmë një variabël boolean duke marrë kolonën e interesit dhe duke kontrolluar nëse vlera e saj është e barabartë me vlerën specifike që duam të zgjedhim/mbajmë. Për shembull, le të filtrojmë kornizën e të dhënave ose të nëncaktojmë kornizën e të dhënave bazuar në vlerën e vitit 2002
Si e përdorni operatorin IN në një pyetje SQL?
Kushti SQL IN (ndonjëherë i quajtur operator IN) ju lejon të provoni lehtësisht nëse një shprehje përputhet me ndonjë vlerë në një listë vlerash. Përdoret për të ndihmuar në reduktimin e nevojës për kushte të shumta OSE në një deklaratë SELECT, INSERT, UPDATE ose DELETE
Si mund të heq pandat DataFrame?
Për të fshirë rreshtat dhe kolonat nga DataFrames, Pandas përdor funksionin "drop". Për të fshirë një kolonë ose kolona të shumta, përdorni emrin e kolonës(ave) dhe specifikoni "boshtin" si 1. Përndryshe, si në shembullin e mëposhtëm, parametri "kolona" është shtuar në Pandas i cili ndërpret nevoja për "bosht"
Çfarë bëjnë pandat Loc?
Pandas DataFrame është një strukturë dy-dimensionale e ndryshueshme nga madhësia, potencialisht heterogjene e të dhënave tabelare me boshte të etiketuara (rreshta dhe kolona). Veprimet aritmetike rreshtohen si në etiketat e rreshtave ashtu edhe në kolonat. Pandas Data Frame. atributi loc hyn në një grup rreshtash dhe kolonash sipas etiketës(eve) ose një grupi boolean në DataFrame-në e dhënë
Çfarë janë pandat e importit në Python?
Pandas është një bibliotekë që ju instaloni, kështu që është lokale për instalimin tuaj në Python. importoni panda si pd. Thjesht importon bibliotekën hapësirën aktuale të emrave, por në vend që të përdorë emrin panda, udhëzohet të përdorë emrin pd