2025 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zadnja izmjena: 2025-01-22 17:20
Koraci za prelazak sa SQL-a na Pandas DataFrame
- Korak 1: Kreirajte bazu podataka. U početku sam kreirao bazu podataka u MS Access-u, gdje:
- Korak 2: Povežite Python to MS Access. Zatim sam uspostavio vezu između Pythona i MS Accessa koristeći paket pyodbc.
- Korak 3: Napišite SQL upit.
- Korak 4: Dodijelite polja u DataFrame.
Slično se može pitati, da li je Panda poput SQL-a?
Pande . Za razliku od SQL , Pande ima ugrađene funkcije koje pomažu kada ni ne znate kako podaci izgledaju like . Ovo je posebno korisno kada su podaci već u formatu datoteke (.csv,.
Drugo, da li je SQL brži od pandi? A Pande dataframe je dosta sličan tabeli SQL … međutim, Wes je to znao SQL bio pas u smislu brzine. Da bi se borio protiv toga, napravio je okvir podataka na vrhu NumPy nizova. Ovo ih čini mnogo brže a to takođe znači da izaziva sva druga zezanja i svađanja brže takođe.
U tom smislu, kako koristiti pandu?
Kada želite da koristite Pande za analizu podataka, obično ćete ga koristiti na jedan od tri različita načina:
- Pretvorite Python listu, rječnik ili Numpy niz u Pandas okvir podataka.
- Otvorite lokalnu datoteku koristeći Pandas, obično CSV datoteku, ali može biti i razgraničena tekstualna datoteka (kao što je TSV), Excel, itd.
Da li je Python bolji od SQL-a?
SQL sadrži mnogo jednostavniji i uži skup naredbi u poređenju sa Pythonom . U SQL , upiti gotovo isključivo koriste neku kombinaciju JOINS, agregatnih funkcija i funkcija potupita. Python , naprotiv, je poput kolekcije specijalizovanih Lego setova, od kojih svaki ima određenu svrhu.
Preporučuje se:
Kako da iteriram kroz Pandas DataFrame?
Pandas ima funkciju iterrows() koja će vam pomoći da prođete kroz svaki red okvira podataka. Pandas iterrows() vraća iterator koji sadrži indeks svakog reda i podatke u svakom redu kao seriju. Pošto iterrows() vraća iterator, možemo koristiti next funkciju da vidimo sadržaj iteratora
Koji tip podataka trebam koristiti za telefonski broj u SQL-u?
Čuvajte telefonske brojeve u standardnom formatu koristeći VARCHAR. NVARCHAR bi bio nepotreban jer govorimo o brojevima i možda nekoliko drugih znakova, poput '+', ' ', '(', ')' i '-'
Kako da ispustim pandas DataFrame?
Za brisanje redova i stupaca iz DataFrames-a, Pandas koristi funkciju “drop”. Da biste izbrisali kolonu ili više kolona, koristite naziv kolone(a) i navedite “os” kao 1. Alternativno, kao u primjeru ispod, parametar 'kolone' je dodan u Pandas koji izrezuje potreba za 'osom'
Kako čitate Excel datoteke u Pythonu koristeći pandas?
Koraci za uvoz Excel datoteke u Python pomoću pandas Korak 1: Snimite putanju datoteke. Prvo, moraćete da snimite punu putanju gde je Excel datoteka pohranjena na vašem računaru. Korak 2: Primijenite Python kod. A evo i Python koda prilagođenog našem primjeru. Korak 3: Pokrenite Python kod
Kako koristiti potpuno spajanje u SQL-u?
U SQL-u FULL OUTER JOIN kombinuje rezultate i lijevog i desnog vanjskog spajanja i vraća sve (podudarne ili neusklađene) redove iz tablica na obje strane klauzule za spajanje. Kombinirajmo iste dvije tablice koristeći puno spajanje. Evo primjera punog vanjskog spajanja u SQL-u između dvije tablice