数据分析之数据查询:SQL和Python的数据查询对比

发布网友发布时间：2024-10-12 23:29

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热心网友时间：2024-11-26 08:54

数据分析过程中的数据查询与清洗工作，通常会借助多种工具，如Excel、SQL、Python等。在面对少量数据时，Excel凭借其图形化操作界面，处理起来较为方便。用户可通过工具栏中的工具或函数实现数据筛选与匹配，如“查询”功能对应筛选，“匹配”功能则使用vlookup函数。

然而，对于大数据量的处理，通常会使用SQL或Python进行。SQL作为结构化查询语言，数据多存储在数据库中，SQL语句可查询并提取所需数据。Python则是一门强大的编程语言，拥有丰富的数据处理库，尤其是pandas包，广泛应用于数据处理领域。

在数据查询需求方面，常见的需求包括了解数据概览、查询特定列数据、分组、聚合、表连接、自定义排序、子查询等。在数据源介绍部分，涉及两个表：sales表记录用户购买商品信息，proct表记录产品信息。数据通过mysql创建表并添加数据后，使用pandas加载数据。

对于SQL与Python的数据查询对比，Python的pandas包提供了类似SQL查询的功能。例如，获取数据概览、查询特定行记录、指定列数据、应用筛选条件、判断空值、去除重复值、分组与聚合、分组后聚合、排序、使用case-when条件、表连接、合并、计算值计数及自定义排序等。

SQL与Python在数据查询方面各有优势，选择哪种工具取决于个人偏好与数据处理需求。数据分析师通常需掌握SQL与pandas，以避免混淆语法。尽管工具本身并无绝对优劣，它们都是通过编程实现数据处理与分析。