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...
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。 1.1 自定义python包 ...
取出部分字段 SQL实现 Pandas实现 df1[["id","name","sex"]]#方式1 df2.filter(items=["id","age","createtime"])#方式2 1. 2. 3. 指定等式条件 SQL实现 Pandas实现 df1[df1["sex"]=="男"]#方式1 df1.query('sex=="男"')#方式2 1. 2. 指定id号或者年龄age: 指定不等式条件 SQL实现 s...
pandas:python最流行的数据处理和数据分析类库 SQL:结构化查询语言,用于对MySQL、ORacle等关系数据库的增删查改 两者都是 对”表格型“数据的操作和查询,所以很多语法都能对应起来 对比列表: 1.SELECT数据查询 2.WHERE按条件查询 3.in和not in的条件查询 ...
一、Python/Pandas数据处理 1.1 Pandas基础操作 Pandas是Python中最强大的数据分析库之一,提供了DataFrame这一高效的数据结构。 import pandas as pd import numpy as np # 创建DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], ...
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'...
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!
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...