Fazit:
In diesem Beitrag, Wir haben gesehen, wie einfach wir SQL-Abfragen verwenden können, um mit den DataFrames zu arbeiten. Dies gibt uns eine einzigartige Möglichkeit. Diese Waffe kann im Arsenal jedes Datenwissenschaftlers mächtig sein, das kennt sowohl SQL als auch Python.
Beides sind mächtige Sprachen und haben ihre jeweiligen Stärken und Schwächen. Mit der in diesem Beitrag gezeigten Methode, oder anders gesagt, Verwendung der pandasql Bibliothek und sqldf Funktion, Wir können die beste und effizienteste Methode verwenden, um Daten zu manipulieren, gut in der Python-Umgebung und sogar in Jupyter Notebook. Das ist Musik in meinen Ohren. Ich hoffe es hat dir gefallen song auch 🤓.
In diesem Beitrag, habe gesehen, wie man SQL-Abfragen in Python verwendet. Aber wenn Sie die beiden leistungsstärksten Arbeitspferde der Data Science-Welt verbinden möchten, SQL und Python. Das ist nicht das Ende, aber nur der erste Schritt, um das Beste aus beiden Welten zu bekommen.
Abschließende Anmerkungen
Jetzt können Sie Python verwenden, um mit Ihren Daten zu arbeiten, die sich in SQL-Datenbanken befinden. Um eine Verbindung zu Ihren SQL-Datenbanken herstellen zu können, siehe meinen Beitrag Wie komme ich rein und nutze die DatenbankEine Datenbank ist ein organisierter Satz von Informationen, mit dem Sie, Effizientes Verwalten und Abrufen von Daten. Einsatz in verschiedenen Anwendungen, Von Unternehmenssystemen bis hin zu Online-Plattformen, Datenbanken können relational oder nicht-relational sein. Das richtige Design ist entscheidend für die Optimierung der Leistung und die Gewährleistung der Informationsintegrität, und erleichtert so eine fundierte Entscheidungsfindung in verschiedenen Kontexten.... SQL mit pyodbc in Python. Einmal als DataFrame angesprochen, alle Operationen sind reguläre Pandas-Operationen oder SQL-Abfragen, die auf Pandas DataFrame ausgeführt werden, wie du in diesem Beitrag gesehen hast.
Abgesehen von der in diesem Beitrag gezeigten SQL-Funktion, viele andere beliebte SQL-Funktionen können einfach in Python implementiert werden. Lea 15 Pandas-Funktionen zum Replizieren grundlegender SQL-Abfragen in Python und lernen, wie es geht.
Das implizite Lernen in diesem Beitrag war, dass Sie mit Python Dinge tun können, von denen Sie dachten, dass sie nur mit SQL möglich wären. Es kann eine einfache Lösung für die Dinge geben oder auch nicht, aber wenn du bereit bist es zu finden, es stehen dir genügend Ressourcen zur Verfügung, um einen Ausweg zu finden. Sie können den Mix-and-Match-Lernen aus meinem Buch sehen, PYTHON EINFACH GEMACHT – Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Programmierung und Datenanalyse mit Python für Anfänger und Fortgeschrittene.
Über den Autor: Soja Nilabh Nishchhal. Ich mag es, scheinbar schwierige Themen zu moderieren und darüber zu schreiben. Sehen Sie mehr unter https://www.authornilabh.com/. Mein Versuch, Python für jeden einfach und erreichbar zu machen, ist Python leicht gemacht.
Titelbildnachweis: Foto von Norbert Hentges Über Unsplash
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