网站搜索
结合使用 Pandas 和 SQL 进行数据分析
在本教程中，我们将探讨何时以及如何将 SQL 功能集成到 Pandas 框架中，以及它的局限性。
SQL（即结构化查询语言）长期以来一直是数据管理的首选工具，但有时它会出现不足，需要 Python 等工具的强大功能和灵活性。 Python 是一种多功能的多用途编程语言，擅长访问、提取、整理和探索关系数据库中的数据。在 Python 中，开源库 Pandas 是专门为数据操作和分析而设计的。
在本教程中，我们将探讨何时以及如何将 SQL 功能集成到 Pandas 框架中，以及它的局限性。
您现在可能想知道的主要问题是...
阅读更多 →如何在 Python 中使用 SQLite – 初学者手册
SQLite 是最流行的关系数据库管理系统 (RDBMS) 之一。它是轻量级的，这意味着它不会占用您的系统太多空间。它的最佳功能之一是它是无服务器的，因此您无需安装或管理单独的服务器即可使用它。
相反，它将所有内容存储在计算机上的一个简单文件中。它还需要零配置，因此没有复杂的设置过程，非常适合初学者和小型项目。
SQLite 是中小型应用程序的绝佳选择，因为它易于使用、速度快，并且可以处理大型数据库可以完成的大多数任务，而且无需管理额外软件的麻烦。无论您是构建个人项目还是设计新应用程序原型，SQLite 都是快速启动和运行的可靠选择。
阅读更多 →超越 SQL：使用 Pandas 将房地产数据转化为可行的见解
在数据分析中，SQL 是一种强大的工具，以其强大的数据库管理和查询功能而闻名。 Python 中的 pandas 库为数据科学家带来了类似 SQL 的功能，无需传统的 SQL 数据库即可实现复杂的数据操作和分析。接下来，您将在 Python 中应用类似 SQL 的函数来剖析和理解数据。
让我们开始吧。
概述
这篇文章分为三个部分；
阅读更多 →Python 与 MySQL 连接：数据库和表 [示例]
为了使用 Python 与 MySQL 连接，您必须具备一定的 SQL 知识
在深入研究之前，让我们先了解一下
什么是 MySQL？
MySQL 是一个开源数据库，也是最好的 RDBMS（关系数据库管理系统）类型之一。 MySQLdb 的联合创始人是 Michael Widenius，MySQL 的名字也源自 Michael 的女儿。
如何在 Windows、Linux/Unix 上安装 MySQL Connector Python
在 Linux/Unix 中安装 MySQL：
从官方网站下载 Linux/Unix 的 RPM 包：https://www.mysql.com/downloads/
在终端中使用以下命令
rpm -i <Packa 阅读更多 →如何使用索引加速 SQL 查询 [Python 版]
学习使用 Python 的内置 sqlite3 模块来使用 SQLite 数据库。还了解如何创建索引以加快查询速度。
假设您正在筛选一本书的页面。您希望更快地找到所需的信息。你是怎么做到的？好吧，您可能会查找术语索引，然后跳转到引用特定术语的页面。 SQL 中的索引与书籍中的索引类似。
在大多数实际系统中，您将对包含大量行（想象一下数百万行）的数据库表运行查询。需要对所有行进行全表扫描才能检索结果的查询将非常慢。如果您知
阅读更多 →在 Python 中使用 SQLite 数据库的指南
使用内置 sqlite3 模块开始使用 Python 中的 SQLite 数据库。
SQLite 是一种轻量级、无服务器关系数据库管理系统 (RDBMS)，由于其简单性和易于嵌入到应用程序中而被广泛使用。
因此，无论您是构建小型应用程序、在本地管理数据还是构建项目原型，SQLite 都提供了存储和查询结构化数据的便捷解决方案。在本教程中，您将学习如何使用内置的 sqlite3 模块从 Python 中使用 SQLite 数据库。
特别是，您将学习如何从 Python 连接到 SQLite 数据库并执行基本的 CRUD 操作。让我们开
阅读更多 →将 SQL 与 Python 结合使用：SQLAlchemy 和 Pandas
有关如何连接到数据库、执行 SQL 查询以及分析和可视化数据的简单教程。
作为数据科学家，您需要 Python 来进行详细的数据分析、数据可视化和建模。但是，当您的数据存储在关系数据库中时，您需要使用 SQL（结构化查询语言）来提取和操作数据。但是如何将 SQL 与 Python 集成以释放数据的全部潜力呢？
在本教程中，我们将学习使用 SQLAlchemy 和 Pandas 将 SQL 的强大功能与 Python 的灵活性结合起来。我们将学习如何连接到数据库、使用 SQLAl
阅读更多 →SQLAlchemy 让 ETL 变得神奇简单
任何数据科学工作流程的关键方面之一是以可在上游使用的形式获取、清理和存储原始数据。此过程通常称为“提取-转换-加载”，简称 ETL。
设计高效、稳健且可靠的 ETL 流程或“数据管道”非常重要。 ” 低效的管道将使数据处理变得缓慢且低效。不坚固的管道很容易破裂，留下间隙。
更糟糕的是，不可靠的数据管道会用虚假数据悄悄地污染您的数据库，而这些数据在造成损害之前可能不会显现出来。
虽然 ETL 开发至关重要，但有时可能是一个缓慢而繁琐的过程。幸运的是，有一些开源解决方案可以让生活变得更加轻松。
阅读更多 →如何使用 Python 创建和操作 SQL 数据库
Python 和 SQL 是数据分析师最重要的两种语言。
在本文中，我将引导您了解连接 Python 和 SQL 所需了解的所有内容。
您将学习如何将数据从关系数据库直接提取到机器学习管道中，如何将 Python 应用程序中的数据存储在您自己的数据库中，或者您可能想到的任何其他用例。
我们将一起涵盖：
- 为什么要学习如何同时使用 Python 和 SQL？
- 如何设置 Python 环境和 MySQL 服务器
- 在Python中连接到MySQL服务器
- 创建新数据库
- 创建表和表关系
- 用数据填充表
- 读取数据
- 更新记录 阅读更多 →
Python SQL – 如何通过 Python 使用 SQLite、MySQL 和 PostgreSQL 数据库
作为一名开发人员，我最大的乐趣之一就是了解不同技术如何交叉。
多年来，我有机会使用不同类型的软件和工具。在我使用过的众多工具中，Python 和结构化查询语言 (SQL) 是我最喜欢的两个。
在本文中，我将与您分享 Python 和不同 SQL 数据库如何交互。
我将讨论最流行的数据库：SQLite、MySQL 和 PostgreSQL。我将解释每个数据库的主要区别以及相应的用例。我将用一些 Python 代码来结束本文。
该代码将向您展示如何编写 SQL 查询以从 Postgre
阅读更多 →