3. 步骤3:将查询结果导出为 CSV 文件 最后,将查询结果导出为 CSV 文件,可以使用如下代码: importcsvwithopen('output.csv','w',newline='')ascsvfile:csv_writer=csv.writer(csvfile)csv_writer.writerow([i[0]foriincursor.description])# 写入表头csv_writer.writerows(results)# 写入数据 1. 2. 3. ...
DuckDB 和 Python 如何协同工作 除了命令行之外，它还附带了 15 种语言的客户端。Python 是最流行的，但也有Node、JBDC 和 OBDC。它可以读取 CSV、JSON 文件、Apache Iceberg 文件。DuckDB 可以本机读取 Pandas、Polaris 和 Arrow 文件，而无需将数据复制到另一种格式。与大多数仅限 SQL 的数据库系统不同，它...
DuckDB具有极强的单机数据分析性能表现,功能丰富,具有诸多拓展插件,且除了默认的SQL查询方式外,还非常友好地支持在Python、R、Java、Node.js等语言环境下使用,特别是在Python中使用非常的灵活方便。 安装 pip install duckdb 1. 数据导入 import duckdb import polars as pl duckdb.read_csv('./demo_data.csv') 1...
灵活的扩展机制,可以直接冲CSV / JSON / MySQL 等读取数据 支持Python / Java / Go / C / C++ / Nodejs / Rust 等主流编程语言,并提供命令行工具 DockDB安装# DockDB直接下载一个duckdb可执行文件,然后运行即可。 下载/安装链接 启动方式有两种 使用内存作为数据库,直接运行duckdb可执行文件即可 $ ./duck...
本文提供了对DuckDB的全面概述,涵盖了其安装过程、查询能力以及与多种数据格式(如CSV、JSON和Parquet)的兼容性。DuckDB作为一种嵌入式列式数据库,特别适合处理分析工作负载,其向量化执行引擎使其在性能上具有显著优势。此外,DuckDB与数据科学工具(如R和Python)的集成,使得数据分析变得更加高效和便捷。DuckDB作为一种现代...
Python单机查询1.5亿行数据秒出 DuckDB批量转CSV为Parquet DuckDB FDW 来了(敬请期待) 昨天文章里提到的AirOnTimeCSV.zip包含了303个csv文件,使用Spark可以方便地将它们转为parquet存储,如果不巧你不熟悉Spark,那也没有关系,试试DuckDB的强大功能。 DuckDB支持输出csv和parquet,代码如下, ...
mamba create-n duckdb-demo python=3.9-y&&mamba activate duckdb-demo&&mamba install python-duckdb jupyterlab pandas polars pyarrow-y 2.1 数据集的导入 2.1.1 直接导入文件 作为一款数据分析工具,能够方便灵活的导入各种格式的数据非常重要,DuckDB默认可直接导入csv、parquet、json等常见格式的文件,我们首先使用下...
行3:得到 data 目录下所有 csv 的文件路径 行2:使用 pandas 加载 duckdb提供了许多方便的内置函数: 行3:表名可以直接是本地的文件。同时还支持通配符 默认情况下,duckdb 会把 csv 的第一行也加入到记录中: 可以使用内置函数,通过参数设定一些加载规则: ...
你也可以使用特定语言的DuckDB接口库中的方法。使用DuckDB的Python库进行提取例如：import duckdb duckdb.read_csv("data.csv")你还可以直接查询某些文件格式，如Parquet：SELECT * FROM 'test.parquet';还可以通过文件查询创建一个持久的数据视图，这个视图可以作为多条查询的表使用：CREATE VIEW test_data AS SELECT ...
csv格式 parquet格式 可以看到,无论是对比pandas还是polars,DuckDB的文件读取性能都是大幅领先甚至碾压级的⚡。 除此之外,DuckDB也可以通过SQL语句的方式进行等价操作: 2.1.2 读取其他框架的数据对象 除了默认可直接读取少数几种常见数据格式外,DuckDB在Python中还支持直接以执行SQL语句的方式,直接读取pandas、polars等框...