Table des matières:
Vidéo: Comment utiliser pandas SQL ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Étapes pour passer de SQL à Pandas DataFrame
- Étape 1: Créez une base de données. Au départ, j'ai créé une base de données dans MS Access, où:
- Étape 2: Connectez Python à MS Access. Ensuite, j'ai établi une connexion entre Python et MS Access à l'aide de le paquet pyodbc.
- Étape 3: Écrivez le SQL mettre en doute.
- Étape 4: Attribuez les champs dans le DataFrame.
De même, on peut se demander si Panda est comme SQL ?
Pandas . contrairement à SQL , Pandas a des fonctions intégrées qui vous aident lorsque vous ne savez même pas à quoi ressemblent les données Comme . Ceci est particulièrement utile lorsque les données sont déjà dans un format de fichier (.csv,.
Deuxièmement, SQL est-il plus rapide que les pandas ? UNE Pandas dataframe est un peu comme une table dans SQL … cependant, Wes savait que SQL était un chien en termes de vitesse. Pour lutter contre cela, il a construit le cadre de données au-dessus des tableaux NumPy. Cela les rend beaucoup plus rapide et cela signifie également que cela rend tous les autres grignotages et disputes plus rapide aussi.
À cet égard, comment utilisez-vous un panda?
Lorsque vous souhaitez utiliser Pandas pour l'analyse de données, vous l'utiliserez généralement de l'une des trois manières suivantes:
- Convertissez une liste, un dictionnaire ou un tableau Numpy de Python en un bloc de données Pandas.
- Ouvrez un fichier local à l'aide de Pandas, généralement un fichier CSV, mais peut également être un fichier texte délimité (comme TSV), Excel, etc.
Python est-il meilleur que SQL ?
SQL contient un ensemble de commandes beaucoup plus simple et étroit par rapport à Python . Dans SQL , les requêtes utilisent presque exclusivement une combinaison de JOINS, de fonctions d'agrégat et de fonctions de sous-requêtes. Python , en revanche, est comme une collection d'ensembles Lego spécialisés, chacun avec un objectif spécifique.
Conseillé:
Comment filtrer les pandas ?
Une façon de filtrer par lignes dans Pandas consiste à utiliser une expression booléenne. Nous créons d'abord une variable booléenne en prenant la colonne d'intérêt et en vérifiant si sa valeur est égale à la valeur spécifique que nous voulons sélectionner/conserver. Par exemple, filtrons le cadre de données ou sous-ensembleons le cadre de données en fonction de la valeur de l'année 2002
Comment parcourir un DataFrame Pandas ?
Pandas a la fonction iterrows() qui vous aidera à parcourir chaque ligne d'une trame de données. iterrows() de Pandas renvoie un itérateur contenant l'index de chaque ligne et les données de chaque ligne sous forme de série. Puisque iterrows() renvoie l'itérateur, nous pouvons utiliser la fonction next pour voir le contenu de l'itérateur
Comment supprimer les pandas DataFrame ?
Pour supprimer des lignes et des colonnes de DataFrames, Pandas utilise la fonction « drop ». Pour supprimer une colonne ou plusieurs colonnes, utilisez le nom de la ou des colonnes et spécifiez « axe » comme 1. Alternativement, comme dans l'exemple ci-dessous, le paramètre « colonnes » a été ajouté dans Pandas, ce qui supprime le besoin de « axe »
Comment nommer une colonne dans les pandas ?
Une façon de renommer les colonnes dans Pandas consiste à utiliser df. colonnes de Pandas et attribuez directement de nouveaux noms. Par exemple, si vous avez les noms de colonnes dans une liste, vous pouvez affecter directement la liste aux noms de colonnes. Cela affectera les noms de la liste en tant que noms de colonne pour le bloc de données « gapminder »
Comment lire les fichiers Excel en Python à l'aide de pandas ?
Étapes pour importer un fichier Excel dans Python à l'aide de pandas Étape 1 : Capturez le chemin du fichier. Tout d'abord, vous devrez capturer le chemin complet où le fichier Excel est stocké sur votre ordinateur. Étape 2 : appliquez le code Python. Et voici le code Python adapté à notre exemple. Étape 3 : Exécutez le code Python