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Vídeo: Como usar o pandas SQL?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:52
Passos para ir do SQL ao Pandas DataFrame
- Etapa 1: Crie um banco de dados. Inicialmente, criei um banco de dados em MS Access, onde:
- Etapa 2: conectar o Python para MS Access. Em seguida, estabeleci uma conexão entre Python e MS Access usando o pacote pyodbc.
- Etapa 3: Escreva o SQL consulta.
- Etapa 4: atribua os campos ao DataFrame.
Da mesma forma, pode-se perguntar: o Panda é como o SQL?
Pandas . diferente SQL , Pandas tem funções integradas que ajudam quando você nem sabe como os dados se parecem gostar . Isso é especialmente útil quando os dados já estão em um formato de arquivo (.csv,.
Em segundo lugar, o SQL é mais rápido que o pandas? UMA Pandas dataframe é muito parecido com uma tabela em SQL … no entanto, Wes sabia que SQL era um cachorro em termos de velocidade. Para combater isso, ele construiu o dataframe em cima dos arrays NumPy. Isso os torna muito mais rápido e também significa que faz com que todas as outras discussões e disputas mais rápido tb.
Nesse sentido, como você usa um panda?
Quando você quiser usar o Pandas para análise de dados, geralmente o usará de uma das três maneiras diferentes:
- Converta uma lista, dicionário ou array Numpy do Python em um quadro de dados do Pandas.
- Abra um arquivo local usando o Pandas, geralmente um arquivo CSV, mas também pode ser um arquivo de texto delimitado (como TSV), Excel, etc.
Python é melhor que SQL?
SQL contém um conjunto de comandos muito mais simples e restrito em comparação com Python . No SQL , as consultas usam quase exclusivamente alguma combinação de JOINS, funções de agregação e funções de subconsultas. Pitão , ao contrário, é como uma coleção de conjuntos especializados de Lego, cada um com um propósito específico.
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Etapas para importar um arquivo do Excel para Python usando o pandas Etapa 1: Capture o caminho do arquivo. Primeiro, você precisará capturar o caminho completo onde o arquivo Excel está armazenado em seu computador. Etapa 2: aplique o código Python. E aqui está o código Python adaptado ao nosso exemplo. Etapa 3: execute o código Python