Pandas和SQL都可以与可视化库结合使用。Pandas可以与Matplotlib、Seaborn等库结合使用进行数据可视化;而SQL则通常与Tableau、Power BI等可视化工具结合使用。在实际应用中,如果需要自定义可视化效果或进行复杂的可视化操作,Pandas可能更加灵活。但是,如果需要快速生成简单的可视化图表,使用SQL与可视化工具结合可能更加方便。总结:P...
SELECT product, SUM(amount) AS total_amount FROM salesGROUP BY product;而用Pandas只需要一行代码:df.groupby('product')['amount'].sum()是不是简洁了很多?Pandas的常用操作Pandas的操作可以分为几大类:数据读写:Pandas支持从各种数据源读取数据,包括CSV、Excel、SQL数据库、JSON等,也支持将数据写入到这些数...
# Pandasdf[["PassengerId", "Sex", "Age", "Survived"]].head(5) 1. df.head(5)类似select * from table limit 5,查询所有的字段 2. WHERE按条件查询 AI检测代码解析 # SQL:sql = """ SELECT * FROM titanic where Sex='male' and Age>=20.0 and Age<=40.0 LIMIT 5;""" 1. AI检测代码解...
在SQL中查询数据的时候我们所有各种操作,主要是通过select、where、group by等多个关键词的组合查询来实现的。本文中介绍的如何在相同的需求下,通过pandas来实现取数操作。 比较方向 查询全部数据 前N条 后N条 中间段数据 部分字段 指定等式条件 指定不等式条件 ...
SQL与Pandas都可以完成大部分数据分析需求。本文用SQL与Pands逐一实现10类核心数据分析需求,轻松进行对比学习:数据选择、限制、统计计数、排序、新字段生成、数据选择、数据分组、统计均值、方差、极差/范围。
2122print('我是新的df1:\n{}'.format(df1))23print('distinct等价操作:\n{}'.format(df1.drop_duplicates(subset=['a','b'])))#针对部分字段进行去重,比SQL更加灵活 SQL where操作的逻辑运算符not and or 分别对应pandas的 - & 和 | 谢谢!
记录pandas中实现和SQL相同操作的语句 union all -- 不去重 union -- 自带distinct去重 intersect -- 自带distinct去重 except -- 自带distinct去重 1#coding=gbk2import numpyasnp3import pandasaspd4frompandas import DataFrame,Series5df1=DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]})6df2=DataFrame({'a'...
前一篇文章已经实现了从Mysql和Excel读取数据到pandas(简称pd)的dataframe(简称df)中,本文将对df进行各种操作,对比sql的实现,以加深理解。 文章分为3部分:优化读取Mysql数据、df的查询操作、总结。 1、优化读取Mysql数据 优化点是:把连接数据库的url不直接显示,配置到参数中,但又可正常使用。
我们先用python对数据进行读取,读取为pandas dataframe格式。 import numpy as np import pandas as pd mtcars_df = pd.read_csv("mtcars.csv") 下面我们梳理一下数据分析中会使用到的核心技能,并对比SQL和Pandas分别是如何实现这些功能的。 数据选择
import pandas as pd titanic_df = pd.read_csv("titanic_test_data.csv")我们将使用pandas数据框架来存储数据，还将用到各种pandas函数来操作数据框架。SELECT, DISTINCT, COUNT, LIMIT 让我们从经常使用的简单SQL查询开始。titanic_df [“ age”]。unique（）将在此处返回唯一值的数组，因此需要使用len（）来...