介绍 SQL的神奇之处在于它容易学习，而它容易学习的原因是代码语法非常直观。 另一方面，Pandas不是那么直观，特别是如果像我一样首先从SQL开始。...就我个人而言，我发现真正有用的是思考如何在SQL中操作数据，然后在Pandas中复制它。所以如果你想更加精通Pandas，我强烈建议你也采用这种方法。...# Pandas table_df SELECT a, b FROM 如果你想从一个表中选择特定的列，列出你想要的列在双括号中: # SQL SELECT column_a, column_b..._1, table_2]) 条件过滤 SELECT WHERE 当你用SQL中WHERE子句的方式过滤数据流时，你只需要在方括号中定义标准: # SQL SELECT * FROM table_df...处理数据时，本文可以作为有用的指南。
在pandas的官方文档中对常用的SQL查询语句与pandas的查询语句进行了对比，这里以 @猴子 社群里面的朝阳医院数据为例进行演示，顺便求第四关门票，整体数据结构如下： import pandas...SELECT 从中选择“商品名称”，“销售数量”两列 SQL： SELECT "商品名称","销售数量" FROM cyyy LIMIT 5 PANDAS： df[['商品名称','销售数量']].head...WHERE 从中筛选出销售数量为3件的销售记录 SQL: SELECT * FROM cyyy WHERE "销售数量" = 3 LIMIT 5 PANDAS: df[df['销售数量']==3].head...GROUP BY 在Pandas中可以使用groupby()函数实现类似于SQL中的GROUP BY功能，groupby()能将数据集按某一条件分为多个组，然后对其进行某种函数运算（通常是聚合运算）。...如统计每种药品的销售记录数量 SQL: SELECT 商品名称,count(*) FROM cyyy GROUP BY 商品名称 PANDAS: df.groupby('商品名称').size().head
关系数据库有一套标准的SQL语句来操作数据库，MongoDB是文档型数据库，概念与操作方式与SQL都不相同，下面的几张表全面的表达了SQL与MongoDB的对应关系，便于快速熟悉MongoDB的操作思路...概念名称的对应 ?...SQL语句 与 MongoDB操作 对比 假设SQL数据库中有一个 users表，MongoDB中有一个 users 集合，包含了 user 文档，例如 { _id: ObjectId("509a8fb2f3f4948bd2f983a0...Insert 插入数据 ? Select 查询数据 ? ? EXPLAIN 语句分析 ? Update 更新数据 ? Delete 删除数据 ?...内容整理自 MongoDB 官方文档，参考内容 https://docs.mongodb.com/manual/reference/sql-comparison/
import pandas as pd order_data = pd.read_csv('order.csv') SQL 准备 只需将我提供的SQL文件运行一下即可将数据插入数据库表中。...如果仅仅想知道有多少个uid，不关注具体值的话，可以参考右边的SQL，pandas用nunique()方法实现，而SQL里就需要用到一个count聚合函数与distinct组合的方式，表示去重并计数。...4.查询带有1个条件的数据 例如我们要查询uid为10003的所有记录。pandas需要使用布尔索引的方式，而SQL中需要使用where关键字。...多个条件满足其中一个的情况 与多个条件同时满足使用&相对应的，我们使用|符号表示一个条件满足的情况，而SQL中则用or关键字连接各个条件表示任意满足一个。...分别用pandas和SQL实现如下，注意这里我们的基础数据是上一步的order_df，SQL中也需要用子查询来实现。(点击图片可以查看大图) ?
1-3 SQL与建立关系型数据表 u 了解关系型数据库的完整性基本理论 u 掌握通过SQL语句创建基本表 u 掌握通过SQL语句修改基本表的模式结构 u 掌握通过SQL删除基本表 1-3-1 关系型数据库的完整性理论...SQL的数据定义语句首先是针对基本表、视图和索引的创建、删除和修改，具体的定义包括： 表1-4 主文件组和用户定义文件组的差异 SQL在建立基本表信息的时候，必须按照关系型数据库完整性理论建立基本表，该理论包括...图1-15 新建数据库关系图图 1-17 建立主外键之间的关系 1-3-3 通过SQL创建基本表 通过SQL可以更便捷的创建基本表，同时也可以更好的反映数据库完整性的思维方式。...(2) 建立表的时候，还可以定义与该表有关的关系性约束性条件，这些关系性约束性条件被存入系统的数据字典中。当用户操作数据库中表内的数据的时候，由DBMS自动检查该项操作是否违背这些关系性约束条件。...修改基本表关系结构 建立完基本表后，由于关系数据库的模式设计需要，或者项目逻辑关系的变化，经常需要进行基本表逻辑关系的修改。
具体来讲，第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看，去重计数，条件选择，合并连接，分组排序等操作。...第二篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（二）涉及字符串处理，窗口函数，行列转换，类型转换等操作。...第四篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（四）学习了在MySQL，Hive SQL和pandas中用多种方式计算日环比，周同比的方法。...第五篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（五）我们用多种方案实现了分组和不分组情况下累计百分比的计算。 本篇文章主要来总结学习SQL和pandas中计算日活和多日留存的方法。...推荐阅读： 1.一场pandas与SQL的巅峰大战 2.一场pandas与SQL的巅峰大战（二） 3.一场pandas与SQL的巅峰大战（三） 4.一场pandas与SQL的巅峰大战（四） 5.一场pandas
，我们对比了pandas和SQL在数据方面的多项操作。...具体来讲，第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看，去重计数，条件选择，合并连接，分组排序等操作。...第二篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（二）涉及字符串处理，窗口函数，行列转换，类型转换等操作。...第四篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（四）学习了在MySQL，Hive SQL和pandas中用多种方式计算日环比，周同比的方法。...推荐阅读： 1.一场pandas与SQL的巅峰大战 2.一场pandas与SQL的巅峰大战（二） 3.一场pandas与SQL的巅峰大战（三） 4.一场pandas与SQL的巅峰大战（四） 5.常用Hive
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。...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。...下面是在Hive和pandas中查看数据样例的方式。我们的目标是将原始以字符串形式存储的数组元素解析出来。 ? ?...如果你认真读了本文，会发现有一些情况下，Hive SQL比pandas更方便，为了达到同样的效果，pandas可能要用一种全新的方式来实现。...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。
数据准备 SQL计算周同比和日环比 pandas计算周同比和日环比 在之前的三篇系列文章中，我们对比了pandas和SQL在数据方面的多项操作。...具体来讲，第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看，去重计数，条件选择，合并连接，分组排序等操作。...第二篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（二）涉及字符串处理，窗口函数，行列转换，类型转换等操作。...第三篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（三）围绕日期操作展开，主要讨论了日期获取，日期转换，日期计算等内容。 本篇文章一起来学习常见的应用实例：如何在SQL和pandas中计算同环比。...推荐阅读： 1.一场pandas与SQL的巅峰大战 2.一场pandas与SQL的巅峰大战（二） 3.一场pandas与SQL的巅峰大战（三） 4.常用Hive函数的学习和总结
具体来讲，第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看，去重计数，条件选择，合并连接，分组排序等操作。...第二篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（二）涉及字符串处理，窗口函数，行列转换，类型转换等操作。...第四篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（四）学习了在MySQL，Hive SQL和pandas中用多种方式计算日环比，周同比的方法。...第五篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（五）我们用多种方案实现了分组和不分组情况下累计百分比的计算。...第六篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（六）我们主要总结学习了SQL和pandas中计算日活和多日留存率的方法。 以上的几篇我们都是在从“对立”的角度讨论pandas与SQL。
在前两篇文章中，我们从多个角度，由浅入深，对比了pandas和SQL在数据处理方面常见的一些操作。...具体来讲，第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看，去重计数，条件选择，合并连接，分组排序等操作。...第二篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（二）涉及字符串处理，窗口函数，行列转换，类型转换等操作。您可以点击往期链接进行阅读回顾。...本文依然沿着前两篇文章的思路，对pandas和SQL中的日期操作进行总结，其中SQL采用Hive SQL+MySQL两种方式，内容与前两篇相对独立又彼此互为补充。一起开始学习吧！...python中和SQL本身关于日期操作还有很多其他用法，限于时间关系就省略了。 由于时间匆忙，行文不当之处还请多多包含。如果你有好的想法，欢迎一起交流学习。
猫头虎分享：使用 Pandas 实现数据处理与 SQL 语句生成的完整教程 简介 在数据处理中，经常会遇到从 Excel 文件中提取数据并生成 SQL 更新语句的需求。...今天，猫头虎就带大家用 pandas 库完成一个实际案例：读取 Excel 数据、按关键字段分组并合并后，生成符合业务逻辑的 SQL 更新语句。...使用提取的 id 生成 SQL 查询语句。...合并每组的文件描述（file_description）和路径（file_location）。 生成更新 SQL 语句并保存到 .sql 文件中。...按 ID 分组，合并字段数据并生成更新语句。 希望这个案例能对你的项目有所帮助！ 如需更多技术分享，欢迎关注 猫头虎技术团队！
SQL概述 又称结构化查询语言（Structured Query language），是集DDL、DML和数据控制功能于一体的数据库语言。...支持关系数据库三级模式结构（体系结构） ۩ 基本表：独立存储于数据库中的数据表（关系），可有若干个索引。 ۩索引：对表中的属性组进行逻辑上排序，可以加快检索速度。...۩ 视图：由基表导出的虚表，数据库中只保存视图的定义。 ۩ 存储文件：以OS文件的形式保存数据库的表、视图、索引等数据库对象。...SQL的优点 ۩非过程化语言 ۩统一的语言 ۩多使用方式：（独立、嵌入） 独立：在终端直接键入SQL命令对数据库进行操作 嵌入：SQL语句额能够嵌入高级语言（C、C#等） SQL功能 SQL功能 操作符...） 主要运用数据库或者表的结构操作 数据操纵：用来定义数据库记录介于关系代数和关系运算之间的语言 主要操作增、删、改 数据控制：定义数据库访问权限和安全级别 主要作用用户的创建及授权 数据查询：查询数据
关系型数据库与非关系型数据库的特点引言在数字化时代，数据库扮演着至关重要的角色。...关系型数据库（Relational Databases）与非关系型数据库（Non-Relational Databases）是两种广泛应用的数据库类型。...本文将深入探讨这两种数据库的特点关系型数据库关系型数据库，也称为SQL数据库，是基于关系模型的数据库。它们通过表格的形式存储数据，并使用结构化查询语言（SQL）进行数据操作。...非关系型数据库非关系型数据库，也称为NoSQL（Not Only SQL）数据库，是一种不同于传统关系型数据库的数据库类型。...关系型数据库与非关系型数据库的比较以下是关系型数据库与非关系型数据库在一些关键方面的比较：特点关系型数据库非关系型数据库数据模型表格形式，固定结构键值对、文档、列族、图形等，灵活结构ACID属性支持通常不支持数据完整性支持不支持查询功能强大
SQL DB - 关系型数据库是如何工作的 从数据结构说起 时间复杂度归并排序二叉搜索树B+树索引哈希表全局概览 核心组件工具查询管理器数据管理器：数据查询的流程客户端管理器查询管理器 查询解析器查询重写器统计查询优化器...因为 LAST_NAME 不大可能重复，多数情况下比较 LAST_NAME 的头 2 、 3 个字符就够了，这将大大减少比较的次数。不过，这些只是基本的统计。你可以让数据库做一种高级统计，叫直方图。...哈希联接的原理是：读取内关系的所有元素在内存里建一个哈希表逐条读取外关系的所有元素 +（用哈希表的哈希函数）计算每个元素的哈希值，来查找内关系里相关的哈希桶内是否与外关系的元素匹配。...直接从 5 个表里选一个开始（比如 A）计算每一个与 A 的联接（A 作为内关系或外关系）发现 “A JOIN B” 成本最低计算每一个与 “A JOIN B” 的结果联接的成本（“A JOIN B”...一致性（Consistency）: 只有合法的数据（依照关系约束和函数约束）能写入数据库，一致性与原子性和隔离性有关。
如果说把大数据的应用分前台与后台的话，前台就是怎么展示数据、怎么用数据，而后台就是怎么准备数据。要用东西，不正是先要准备好东西吗？这是客观基本逻辑道理，数据也如此。...这就是大数据与调度的关系，大数据是魅力无穷的，但调度是枯燥无边的。当你因某个数据激荡的背后，其实是由调度程序带领无数小程序，从浩如星海般的大数据中，经过千锤百炼，大浪淘沙，为你做了大量精心的准备。...，你一点，大厨立马挥动大勺，很快做好菜，由前台服务员与你端上来而已。...但是，你在专注你的领域的同时，一定要关注背后的简单逻辑。数据，不论是小数据，还是大数据，都是未来的生产资料，我们对其关注的核心，不外乎就是怎么用的问题。...如果，有一天，我们找到了更多数据的应用方法，那么，大量的数据一定会被唤醒，而整个社会数据应用的后台，一定是一片极具繁荣的数据准备场景。而作为数据准备的调度总长，你还不认识它吗？
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