पांडा एसक्यूएल का उपयोग कैसे करें?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

SQL से पंडों के डेटाफ़्रेम में जाने के चरण

1. चरण 1: एक डेटाबेस बनाएँ। प्रारंभ में, मैंने एमएस एक्सेस में एक डेटाबेस बनाया, जहां:
2. चरण 2: पायथन कनेक्ट करें प्रति एमएस एक्सेस। इसके बाद, मैंने पायथन और एमएस एक्सेस के बीच संबंध स्थापित किया का उपयोग करते हुए pyodbc पैकेज।
3. चरण 3: लिखें एसक्यूएल जिज्ञासा।
4. चरण 4: फ़ील्ड को DataFrame में असाइन करें।

इसी तरह कोई पूछ सकता है, क्या पांडा SQL की तरह है?

पांडा . भिन्न एसक्यूएल , पांडा इसमें अंतर्निहित कार्य हैं जो तब मदद करते हैं जब आप यह भी नहीं जानते कि डेटा कैसा दिखता है पसंद . यह विशेष रूप से तब उपयोगी होता है जब डेटा पहले से ही फ़ाइल स्वरूप (. csv,.

दूसरा, एसक्यूएल पांडा से तेज है? ए पांडा डेटाफ़्रेम एक तालिका की तरह है एसक्यूएल … हालांकि, वेस जानता था कि एसक्यूएल गति के मामले में एक कुत्ता था। इसका मुकाबला करने के लिए उन्होंने NumPy सरणियों के शीर्ष पर डेटाफ़्रेम बनाया। यह उन्हें बहुत बनाता है और तेज और इसका मतलब यह भी है कि यह अन्य सभी मंगनी और तकरार करता है और तेज भी।

इस संबंध में, आप एक पांडा का उपयोग कैसे करते हैं?

जब आप डेटा विश्लेषण के लिए पंडों का उपयोग करना चाहते हैं, तो आप आमतौर पर इसे तीन अलग-अलग तरीकों में से एक में उपयोग करेंगे:

1. एक पायथन की सूची, शब्दकोश या Numpy सरणी को पंडों के डेटा फ्रेम में बदलें।
2. पांडा का उपयोग करके एक स्थानीय फ़ाइल खोलें, आमतौर पर एक CSV फ़ाइल, लेकिन यह एक सीमांकित पाठ फ़ाइल (जैसे TSV), एक्सेल, आदि भी हो सकती है।

क्या पायथन एसक्यूएल से बेहतर है?

एसक्यूएल आदेशों का एक बहुत सरल और संकीर्ण सेट होता है पायथन की तुलना में . में एसक्यूएल , क्वेरीज़ लगभग अनन्य रूप से जॉइन, कुल फ़ंक्शंस और सबक्वेरी फ़ंक्शंस के कुछ संयोजन का उपयोग करती हैं। अजगर , इसके विपरीत, विशिष्ट लेगो सेटों के संग्रह की तरह है, प्रत्येक एक विशिष्ट उद्देश्य के साथ।