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    一场pandas与SQL的巅峰大战(二)

    上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中,我们对比了pandas与SQL常见的一些操作,我们的例子虽然是以MySQL为基础的,但换作其他的数据库软件,也一样适用。工作中除了MySQL,也经常会使用Hive SQL,相比之下,后者有更为强大和丰富的函数。本文将延续上一篇文章的风格和思路,继续对比Pandas与SQL,一方面是对上文的补充,另一方面也继续深入学习一下两种工具。方便起见,本文采用hive环境运行SQL,使用jupyter lab运行pandas。关于hive的安装和配置,我在之前的文章MacOS 下hive的安装与配置提到过,不过仅限于mac版本,供参考,如果你觉得比较困难,可以考虑使用postgreSQL,它比MySQL支持更多的函数(不过代码可能需要进行一定的改动)。而jupyter lab和jupyter notebook功能相同,界面相似,完全可以用notebook代替,我在Jupyter notebook使用技巧大全一文的最后有提到过二者的差别,感兴趣可以点击蓝字阅读。希望本文可以帮助各位读者在工作中进行pandas和Hive SQL的快速转换。本文涉及的部分hive 函数我在之前也有总结过,可以参考常用Hive函数的学习和总结。

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    其实你就学不会 Python

    标题党一下,Python 程序员成千上万,当然有很多人学得会。这里说的“你”,是指职场中的非专业人员。 职场人员一般会用 Excel 处理数据,但也会有很多无助的情况,比如复杂计算、重复计算、自动处理等,再遇上个死机没保存,也常常能把人整得崩溃。如果学会了程序语言,这些问题就都不是事了。那么,该学什么呢? 无数培训机构和网上资料都会告诉我们:Python! Python 代码看起来很简单,只要几行就能解决许多麻烦的 Excel 问题,看起来真不错。 但真是如此吗?作为非专业人员,真能用 Python 来协助我们工作吗? 嘿嘿,只是看上去很美! 事实上,Python 并不合适职场人员,因为它太难了,作为职场非专业人员的你就学不会,甚至,Python 的难度可能会大到让你连 Python 为什么会难到学不会的道理都理解不了的地步。

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