جدول المحتويات:

كيف تستخدم Pandas SQL؟
كيف تستخدم Pandas SQL؟

فيديو: كيف تستخدم Pandas SQL؟

فيديو: كيف تستخدم Pandas SQL؟
فيديو: SQL Queries For Pandas DataFrames 2024, شهر نوفمبر
Anonim

خطوات الانتقال من SQL إلى Pandas DataFrame

  1. الخطوة 1: إنشاء قاعدة بيانات. في البداية ، أنشأت قاعدة بيانات في MS Access ، حيث:
  2. الخطوة 2: قم بتوصيل Python إلى الوصول MS. بعد ذلك ، قمت بإنشاء اتصال بين Python و MS Access استخدام حزمة pyodbc.
  3. الخطوة 3: اكتب ملف SQL استفسار.
  4. الخطوة 4: قم بتعيين الحقول في DataFrame.

وبالمثل قد يتساءل المرء ، هل Panda مثل SQL؟

الباندا . على عكس SQL , الباندا يحتوي على وظائف مضمنة تساعد عندما لا تعرف حتى كيف تبدو البيانات مثل . يكون هذا مفيدًا بشكل خاص عندما تكون البيانات بتنسيق ملف بالفعل (. csv ،.

ثانيًا ، هل SQL أسرع من الباندا؟ أ الباندا dataframe يشبه إلى حد كبير الجدول في SQL … ومع ذلك ، عرف ويس ذلك SQL كان كلبا من حيث السرعة. لمكافحة ذلك ، قام ببناء إطار البيانات أعلى مصفوفات NumPy. هذا يجعلهم كثيرا أسرع وهذا يعني أيضًا أنه يجعل كل الأمور الأخرى تتجاذب أطراف الحديث أسرع أيضا.

في هذا الصدد ، كيف تستخدم الباندا؟

عندما تريد استخدام Pandas لتحليل البيانات ، فعادة ما تستخدمه بإحدى الطرق الثلاث المختلفة:

  1. قم بتحويل قائمة أو قاموس أو مصفوفة Numpy إلى Python إلى إطار بيانات Pandas.
  2. افتح ملفًا محليًا باستخدام Pandas ، عادةً ما يكون ملف CSV ، ولكن يمكن أيضًا أن يكون ملفًا نصيًا محددًا (مثل TSV) أو Excel ، إلخ.

هل بايثون أفضل من SQL؟

SQL يحتوي على مجموعة أوامر أبسط وضيقة مقارنة ببايثون . في SQL ، تستخدم الاستعلامات بشكل حصري مجموعة من وظائف JOINS والوظائف التجميعية ووظائف الاستعلامات الفرعية. بايثون على النقيض من ذلك ، يشبه مجموعة من مجموعات Lego المتخصصة ، لكل منها غرض محدد.

موصى به: