在最新TIOBE排行榜中，SQL位居第10位 一般而言，一句标准的SQL语句按照书写顺序通常含有如下关键词： select：指定查询字段 distinct：对查询结果字段进行去重 from：明确查询的数据库和表...，则对多表建立连接关系 where：根据查询条件过滤数据记录 group by：对过滤结果进行分组聚合 having：对分组聚合结果进行二次过滤 select：对二次过滤结果抽取目标字段 distinct...数据过滤在所有数据处理流程中都是重要的一环，在SQL中用关键字where实现，在Pandas和Spark中也有相应的接口。 Pandas。...loc是用于数据读取的方法，由于其也支持传入逻辑判断条件，所以自然也可用于实现数据过滤，这也是日常使用中最为频繁一种； 通过query接口实现，提起query，首先可能想到的便是SQL中Q，实际上pandas...在SQL中，having用于实现对聚合统计后的结果进行过滤筛选，与where的核心区别在于过滤所用的条件是聚合前字段还是聚合后字段。
日后也会不定期分享 pandas 的处理案例，但不一定非要与 Excel 挂钩。比如直接结合 power bi 做处理分析。 本文主要效果如下图： 处理数据的过程在 Python 中进行。...输入条件，输出结果的过程在 Vba 进行。 可以随意修改汇总方式(求和、平均等)与汇总字段。 可以随意修改汇总字段和过滤条件。 所有的修改都无需改动代码。 数据源文件与显示文件是独立分开的。...---- 脚本中导入 ---- 定义 Python 方法 首先定义一个对 pandas 的 DataFrame 进行过滤的方法。...pd.Grouper(key='Date',freq=date_freq) ，这是 pandas 为处理时间分组提供的处理方式。只需要在 freq 参数传入字母即可表达你希望按日期的哪个部分进行分组。...---- 使用 xlwings 生成项目文件 打开命令行，执行以下语句，即可安装 xlwings 的加载项： xlwings addin install 实际上，你在使用 pip 安装 xlwings
然后就是执行where筛选，对比pandas就相当于写一个condition1过滤条件，做一个分组前的筛选筛选。...最后执行的是having表示分组后的筛选，在pandas中，通过上图可以发现我们得到了一个df1对象，针对这个df1对象，我们再做一次筛选，也表示分组后的筛选。...综上所述：只要你的逻辑想好了，在pandas中，由于语法顺序和逻辑执行顺序是一致的，你就按照逻辑顺序写下去，就很容易了。...； 注意：combine这一步是自动完成的，因此针对pandas中的分组聚合，我们只需要学习两个内容，① 学习怎么分组；② 学习如何针对每个分组中的数据，进行对应的逻辑操作； 03 groupby分组对象的相关操作...4）groupby()分组参数的4种形式 使用groupby进行分组时，分组的参数可以是如下的形式： * 单字段分组：根据df中的某个字段进行分组。
具体可以参考 官方文档 实战 下面我们用一个实际的例子来演示如何使用 polars 进行数据分析，并与 pandas 进行对比。...在这个查询计划中，我们首先过滤出所有的 pv 行为，然后只关注 CATEGORY_ID 和 UID 两列数据，按照 CATEGORY_ID 分组，统计每个分组下的独立 UV 数量和 PV 数量，并按照...使用 pandas 进行同样的查询，用时 42 秒。 可以看到在大数据集下，polars 拥有明显的性能优势。...然后编写 sql 语句查询商品类目的访问数据。 查看 sql 查询的执行计划，与之前之前使用 Python API 进行查询的执行计划基本相同。...然后将 cat_info 注册为一个临时表。 修改之前的 SQL 查询，使用cat_info表进行联合查询，在结果中包括每个类目的名字。 可以查看一下执行计划。 执行查询，用时 12 秒。
对于数据开发工程师或分析师而言，SQL 语言是标准的数据查询工具。本文提供了一系列的示例，说明如何使用pandas执行各种SQL操作。...SQL VS Pandas SELECT（数据选择） 在SQL中，选择是使用逗号分隔的列列表(或*来选择所有列): ? 在Pandas中，选择不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的位置选取。...WHERE（数据过滤） 在SQL中，过滤是通过WHERE子句完成的： ? 在pandas中，Dataframe可以通过多种方式进行过滤，最直观的是使用布尔索引： ?...GROUP BY（数据分组） groupby()通常指的是这样一个过程:我们希望将数据集拆分为组，应用一些函数(通常是聚合)，然后将这些组组合在一起: ?...常见的SQL操作是获取数据集中每个组中的记录数。 ? Pandas中对应的实现： ? 注意，在Pandas中，我们使用size()而不是count()。
数据概况 数据上，我们还是使用上一篇中虚拟的数据，只是在ts的格式上有些小改动，在使用之前同样需要先用read_csv的方式读取，具体可以参考上篇文章。本文不做这一步的演示。...例如我们想求出每一条订单对应的日期。需要从订单时间ts或者orderid中截取。在pandas中，我们可以将列转换为字符串，截取其子串，添加为新的列。...例子中的lag表示分组排序后，前一条记录的ts，lead表示后一条记录的ts。不存在的用NULL填充。...后续可以使用我们之前学习的方法进行过滤或删除。这里省略这一步骤。 ? 八、数组元素解析 这一小节我们引入一个新的数据集，原因是我想分享的内容，目前的数据集不能够体现，哈哈。...实际工作中，如果数据存在数据库中，使用SQL语句来处理还是方便不少的，尤其是如果数据量大了，pandas可能会显得有点吃力。
并且，这个过程中，duckdb比 pandas 更快处理数据(多线程)，并且内存使用量也比 pandas 要低得多。...特别在一些需要分组的数据处理任务上，就算只使用单线程的 duckdb 也会比 pandas 的快两倍。如果是过滤+分组+列投影，会存在 5-8倍 的差异。...所以会看到实际数据仍然有一些表头行： 我们可以直接在条件过滤中一步到位过滤掉无用的行： 此时，我们可以随时切换使用方式。 ---- sql 中有一些语句在特定场景下，会显得"无意义"。...在 duckdb 里面，我们可以直接省略 select 语句。 有时候，我们希望排除某几列，可以这么写： 行2：使用 * exclude ，里面指定你希望排除的列名即可。...别名用在过滤条件中： 自动识别分组列名： 它还有许多有意思的特性，如果希望我后续做更多的教学，评论区告诉我。
业界有很多免费的脚本语言都适合进行数据准备工作，其中Python Pandas具有多种数据源接口和丰富的计算函数，受到众多用户的喜爱；esProc SPL作为一门较新的数据计算语言，在语法灵活性和计算能力方面也很有特色...Pandas没有直接提供这些函数，需要硬编码实现。 有大量功能类似的函数时，Pandas要用不同的名字或者参数进行区分，使用不太方便。...比如，select函数的基本功能是过滤，如果只过滤出符合条件的第1条记录，可使用选项@1： T.select@1(Amount>1000) 对有序数据用二分法进行快速过滤，使用@b： T.select@...计算同期比时，Pandas用shift函数进行整体移行，从而间接达到访问“上一条记录”的目的，再加上要处理零和空值等问题，整体代码就更长了。...没有提供游标，只能硬编码进行循环分段，每次将部分数据读入内存进行过滤，过滤的结果也存储于内存中。
这节讲如何使用pandas处理数据获取TOP SQL语句 开发环境 操作系统:CentOS 7.4 Python版本 :3.6 Django版本: 1.10.5 操作系统用户:oms 数据处理:...pandas 前端展示:highcharts 上节我们介绍了如何将Oracle TOP SQL数据存入数据库 接下来是如何将这些数据提取出来然后进行处理最后在前端展示 这节讲如何利用pandas处理数据来获取...上面的排序是没有规律的，我们首先通过SQL语句查询出指定的数据库在15:00至16:00中所有SQL语句,并按照sql_id和sql_time降序排列(时间采用时间戳的形式) select * from...，具体步骤如下: 首先以SQL_ID进行分组 然后遍历各个分组，将各个组的第一个值减去最后一个值，将结果放入列表中供后续使用，这里注意一点，由于后面我们要计算平均每次的值，会有分母为零的状况，所以这里先做判断如果执行次数为...下面为程序的截图: 完整代码会在专题的最后放出，大家可根据代码进行调试来熟悉pandas的功能 ? 下节为如何讲如何在前端显示
导入数据 你可以导入.sql 数据库并用 SQL 查询中处理它们。在Excel中，你可以双击一个文件，然后在电子表格模式下开始处理它。...我们将要重命名某些列，在 Excel 中，可以通过单击列名称并键入新名称，在SQL中，你可以执行 ALTER TABLE 语句或使用 SQL Server 中的 sp_rename。...在 SQL 中，这是通过混合使用 SELECT 和不同的其他函数实现的，而在 Excel 中，可以通过拖放数据和执行过滤器来实现。 你可以使用 Pandas 库不同的方法或查询快速过滤。...Pandas 和 Python 共享了许多从 SQL 和 Excel 被移植的相同方法。可以在数据集中对数据进行分组，并将不同的数据集连接在一起。你可以看看这里的文档。...现在我们有一个连接表，我们希望将国家和人均 GDP 按其所在地区进行分组。 我们现在可以使用 Pandas 中的 group 方法排列按区域分组的数据。 ? ?
然后，我们使用print()函数打印该对象。...数据过滤和选择：使用条件语句和逻辑操作符可以对DataFrame中的数据进行过滤和选择。数据排序：使用sort_values()方法可以对DataFrame进行按列排序。...接下来，我们使用groupby()方法对产品进行分组，并使用agg()方法计算每个产品的销售数量和总销售额。...这个示例展示了使用pandas.DataFrame()函数进行数据分析的一个实际应用场景，通过对销售数据进行分组、聚合和计算，我们可以得到对销售情况的一些统计指标，进而进行业务决策和分析。...Dask：Dask是一个灵活的并行计算库，使用类似于pandas.DataFrame的接口来处理分布式数据集。Dask可以运行在单台机器上，也可以部署在集群上进行大规模数据处理。
01 导入数据 你可以导入.sql 数据库并用 SQL 查询中处理它们。在Excel中，你可以双击一个文件，然后在电子表格模式下开始处理它。...我们将要重命名某些列，在 Excel 中，可以通过单击列名称并键入新名称，在SQL中，你可以执行 ALTER TABLE 语句或使用 SQL Server 中的 sp_rename。...在 SQL 中，这是通过混合使用 SELECT 和不同的其他函数实现的，而在 Excel 中，可以通过拖放数据和执行过滤器来实现。 你可以使用 Pandas 库不同的方法或查询快速过滤。...Pandas 和 Python 共享了许多从 SQL 和 Excel 被移植的相同方法。可以在数据集中对数据进行分组，并将不同的数据集连接在一起。你可以看看这里的文档。...我们现在可以使用 Pandas 中的 group 方法排列按区域分组的数据。 ? ? 要是我们想看到 groupby 总结的永久观点怎么办？
二、数据处理 首先将存储在字典里面的数据保存到dataframe中，使用pandas里面的pd.DataFrame()当传进去一个字典形式的数据之后可以转换为dataframe⬇️ ?...然后根据时间进行去重，也就是每天只保留一条最新数据 ? 这样就完成了去重，我们将数据保存为Excel看看。...tem.to_excel('data.xlsx') 任意选择一个国家，发现每天只有一条数据，搞定！ ? 三、数据汇总 在上一步已经完成了数据去重，接下来进行数据汇总，比如如何得到分大洲汇总的数据。...虽然已经成功提取到了数据但是依旧有一个问题，并不是每天数据都是完整的，在疫情刚开始的时候，很多大洲并没有数据，这会导致绘图时的不便，而在之前的缺失值处理的文章中我们已经详细的讲解了如何处理缺失值。...四、结束语&彩蛋 回顾上面的过程，本次处理数据过程中使用的语法都是pandas中比较基础的语法，当然过程中也有很多步骤可以优化。
分组的一般模式 分组操作在日常生活中使用极其广泛： 依据性别性别分组，统计全国人口寿命寿命的平均值平均值 依据季节季节分组，对每一个季节的温度温度进行组内标准化组内标准化 从上述的例子中不难看出，想要实现分组操作...，比如根据性别，如果现在需要根据多个维度进行分组，只需在groupby中传入相应列名构成的列表即可。...，需要注意传入函数的参数是之前数据源中的列，逐列进行计算需要注意传入函数的参数是之前数据源中的列，逐列进行计算。...分组之后, 如果走聚合, 每一组会对应一条记录, 当分组之后, 后续的处理不要影响数据的条目数, 把聚合值和每一条记录进行计算, 这时就可以使用分组转换(类似SQL的窗口函数) def my_zscore...过滤在分组中是对于组的过滤，而索引是对于行的过滤，返回值无论是布尔列表还是元素列表或者位置列表，本质上都是对于行的筛选，如果符合筛选条件的则选入结果表，否则不选入。
在面试数据分析师时，往往会考察一下SQL的掌握程度。...) 前面方法使用的是SQL 8.0窗口函数，但在低版本sql5.0中并没有窗口函数，如果面试官提出不让用窗口函数，应该怎么办呢？...最后再进行一次过滤即可： SELECT role_id,begin_date,end_date,continuous_days max_continuous_days FROM( SELECT...所以针对这取分组最大的问题还是使用rank函数效果更高一些。...我们看看Pandas中rank函数的几种method的差异： import pandas as pd t1 = pd.DataFrame(data={'num': [2, 4, 4, 8, 8]})
解释: 根据(by)一定的规则进行分组(Group) 所以就是根据题中的name进行分组, 然后把name相同的数量为10的记录都查找出来. 示例: 表结构: ? 执行结果: ?.... ---- 1、概述 Group By 从字面意义上理解就是根据“By”指定的规则对数据进行分组，所谓的分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小区域”，然后针对若干个“小区域”进行数据处理。...说明, 这里加的 查询summary 会显示数据的第一条记录. 4,Group By与聚合函数 常用的聚合函数: count, sum, avg, max, min 示例1 SQL语句如下: SELECT...5, Having与Where的区别 (1)where 子句的作用是在对查询结果进行分组前，将不符合where条件的行去掉，即在分组之前过滤数据，where条件中不能包含聚组函数，使用where条件过滤出特定的行...(2)having 子句的作用是筛选满足条件的组，即在分组之后过滤数据，条件中经常包含聚组函数，使用having 条件过滤出特定的组，也可以使用多个分组标准进行分组。
name进行分组, 然后把name相同的数量为10的记录都查找出来. .... ---- 1、概述 Group By 从字面意义上理解就是根据“By”指定的规则对数据进行分组，所谓的分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小区域”，然后针对若干个“小区域”进行数据处理。...Having与Where的区别 (1)where 子句的作用是在对查询结果进行分组前，将不符合where条件的行去掉，即在分组之前过滤数据，where条件中不能包含聚组函数，使用where条件过滤出特定的行...(2)having 子句的作用是筛选满足条件的组，即在分组之后过滤数据，条件中经常包含聚组函数，使用having 条件过滤出特定的组，也可以使用多个分组标准进行分组。...划分成若干个“小块”，然后对这些“小块”进行数据处理。
本文旨在对比SQL，说明如何使用Pandas中执行各种SQL操作。真的！好像对比起来，学习什么都快了。 ? 本文大纲 ?...1.Select数据查询 在SQL中，选择是使用您要选择的列（用逗号分隔）或（*选择所有列）来完成的。...2.Where按条件查询 通过WHERE子句在SQL中进行过滤。 SELECT * FROM df WHERE 吃饭时间 = '晚餐' LIMIT 5; DataFrame可以通过多种方式进行过滤。...4.group by分组统计 在Pandas中，SQL的GROUP BY操作是使用类似命名的groupby()方法执行的。...groupby()通常是指一个过程，在该过程中，我们希望将数据集分成多个组，应用某些功能（通常是聚合），然后将各组组合在一起。 常见的SQL操作是获取整个数据集中每个组中的记录数。
SQL有方言特征，大量使用SQL后，会导致程序很难移植。 架构方面要求业务逻辑在应用中实现，而不能依赖于数据库，否则耦合性过高。...30000 && like(Client,“*bro*”)).sort(amt) 使用支持动态数据结构的序表，开发者可以更加关注计算本身，而不是思考如何事先定义结果集。...比如select函数的基本功能是过滤，如果只过滤出符合条件的第1条记录，可使用选项@1： T.select@1(Amount>1000) 并行过滤，适合数据量较大的情况，使用选项@m： T.select...@m(Amount>1000) 二分法排序，即对有序数据用二分法进行快速过滤，使用@b： T.select@b(Amount>1000) 有序分组，即对分组字段有序的数据，将相邻且字段值相同的记录分为一组...SQL就需要用各种关键字把一条语句的参数分隔成多个组，但这会动用很多关键字，也使语句结构不统一。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
