最近使用 DudkDB 处理数据比较多,与 Python 语言交互时,我们可以从 python 函数中创建一个 DuckDB 用户定义函数(UDF),这样它就可以在 SQL 查询中使用。这样定义的函数,由数据库调度运行,看下是否能据此优化我们的代码。 版本四 首先定义一个回归函数,然后注册给 duckdb: import duckdb from context
日志 loguru 是Python中一个简易且强大的第三方日志记录库, 在通过添加一系列有用的功能来解决标准记录器的注意事项,从而减少Python日志记录的痛苦 graphviz Python中使用graphviz库来创建图形(例如,有向图和无向图)是一种非常直观和强大的方式 数据类型 udf duckdb.list_type duckdb.typing.DuckDBPyType duckdb.typing...
单纯用 SQL 往往力不从心。这时候不得不借助Python编写循环或UDF 函数。混合编程模式带来明显的割裂感：...
con.create_function(name, function, parameters, return_type)用于创建自定义函数,4个参数分别是注册的函数名,希望注册为UDF的Python函数,参数类型列表,返回值类型。前2个参数是必须填写的参数,后两个参数,在Python函数具有类型标注时一般也可以省略,它会隐式地将许多已知类型转换为DuckDB类型。 例如: def my_funct...
DuckDBUserDefinedFunction(UDF) DuckDB 可以根据正则表达式模式匹配、EXCLUDE 或 REPLACE 修饰符,甚至是 lambda 函数来选择和修改列 commontableexpression (CTE) 声明CTE的需要使用语法WITH表达式 COLUMNS 可以接受作为正则表达式的字符串作为参数,并将返回与模式匹配的所有列名。
计算逻辑(SQL + Python UDF) 版本历史 推理模型(可选) 元信息(schema, source, license) 这就是一个“智能数据胶囊”——Self-contained, Self-aware, Self-expressive。可合并、可交换、可嵌入到存储系统,充分发挥各种闲置的芯片算力。 三、使用场景示例 ...
67 changes: 67 additions & 0 deletions 67 calc_udf_numba.py Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -0,0 +1,67 @@ import duckdb from duckdb.typing import * import pyarrow as pa import numpy as np import numba @numba.jit(nopython=True, nogil=True, parallel=Fals...
python安装duckdb pip install duckdb 本文所使用的duckdb为1.1.0版本。 基本使用 最直接的方式是使用duckdb.sql命令: import duckdb duckdb.sql("SELECT 42 num").show() 1. 2. 3. 查询结果可以先保存为变量,后续查询可以直接引用该变量名作为表名: ...
Python installation: Recommend using pip by @szarnyasg in #13357 [Python UDF] Filter NULL values before calling the user defined function by @Tishj in #13358 Add support for scalar function overloads to the C API by @Mytherin in #13409 Fix unused variable, resolve warning turned error ...
API列表:http:///docs/api/python/reference/ 数据读取与导入 duckdb读取文件常见的几种方式 duckdb读取csv,json,parquet,分别是使用read_csv,read_json,read_parquet函数,下面是示例。 读取单个文件: duckdb.read_parquet("data/parquet-testing/leftdate3_192_loop_1.parquet") ...