一场pandas与SQL的巅峰大战

发布网友发布时间：2024-09-28 22:02

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热心网友时间：2024-10-25 02:29

数据分析师在日常工作中，SQL和Python的pandas是不可或缺的工具。尽管它们的语法和原理各异，但功能上有着诸多共通之处。本文将通过对比它们处理虚构订单数据的操作，帮助你理解两者的异同，以便于学习和应用。

实验数据为订单信息，包括自增id、订单时间、用户id、订单id和金额。首先，无论是pandas的dataframe打印或SQL的SELECT *查询，都能获取全部数据，如查看前n行，pandas的head()和SQL的LIMIT函数都能实现。(图片展示)

在查询特定列时，pandas通过中括号或loc选择列，SQL则直接写列名。如查看特定列去重，pandas的unique和SQL的DISTINCT都可实现，同时关注计数或去重数量的计算方法。(图片展示)

通过uid为特定值的查询，pandas使用布尔索引，SQL用WHERE子句。处理多个条件时，pandas的isna()和SQL的NULL检查是关键，同时注意空值和空字符串的区别。(图片展示)

当进行group by和聚合操作时，pandas的sum、count等函数和SQL的GROUP BY配合使用，例如计算每个uid的订单量和总金额。(图片展示)

在数据连接上，pandas的pd.merge与SQL的JOIN/LEFT JOIN等有所不同，通过引入user.csv数据展示。(图片展示)

排序和case when操作在pandas和SQL中各有其方式，如按照订单量排序和分组。(图片展示)

最后，更新和删除操作在pandas的赋值和SQL的UPDATE和DELETE语句中执行，如更改年龄和删除特定行或列。(图片展示)

总结来说，虽然pandas和SQL各有特色，但通过理解它们的共同点，我们可以更好地在实际工作中灵活运用。更多实例和数据可在公众号回复“对比”获取。希望这篇文章能帮助你更好地掌握这两种工具的结合使用！