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Video: ¿Cómo usar pandas SQL?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45
Pasos para pasar de SQL a Pandas DataFrame
- Paso 1: crea una base de datos. Inicialmente, creé una base de datos en MS Access, donde:
- Paso 2: Conecta Python para MS Access. A continuación, establecí una conexión entre Python y MS Access utilizando el paquete pyodbc.
- Paso 3: escriba el SQL consulta.
- Paso 4: Asigne los campos al DataFrame.
De manera similar, uno puede preguntarse, ¿Panda es como SQL?
Pandas . diferente a SQL , Pandas tiene funciones integradas que ayudan cuando ni siquiera sabe qué aspecto tienen los datos igual que . Esto es especialmente útil cuando los datos ya están en formato de archivo (.csv,.
En segundo lugar, ¿SQL es más rápido que los pandas? A Pandas el marco de datos se parece mucho a una tabla en SQL … sin embargo, Wes sabía que SQL era un perro en términos de velocidad. Para combatir eso, construyó el marco de datos sobre las matrices NumPy. Esto los hace mucho más rápido y también significa que hace que todas las demás discusiones y discusiones más rápido además.
En este sentido, ¿cómo se usa un panda?
Cuando desee utilizar Pandas para el análisis de datos, normalmente lo utilizará de tres formas diferentes:
- Convierta una lista, diccionario o matriz Numpy de Python en un marco de datos de Pandas.
- Abra un archivo local usando Pandas, generalmente un archivo CSV, pero también podría ser un archivo de texto delimitado (como TSV), Excel, etc.
¿Python es mejor que SQL?
SQL contiene un conjunto de comandos mucho más simple y limitado en comparación con Python . En SQL , las consultas utilizan casi exclusivamente alguna combinación de JOINS, funciones agregadas y funciones de subconsultas. Pitón , por el contrario, es como una colección de juegos de Lego especializados, cada uno con un propósito específico.
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