【Pandas vs SQL】数据分析代码逐行比对，孰优孰劣？

在数据分析领域，pandas是python数据分析基础工具，SQL是数据库最常用分析语言。二者有相通的地方，也有很大的语法不同，做起数据分析来，谁将更胜一筹呢？

做过业务开发、跟数据库打交道比较多的小伙伴，经常会提到”增删改查“操作，分别对应数据的增加、删除、修改、查询，这4个操作。

下面，我将从查、增、删、改四个维度，依次比对pandas和SQL的实现步骤，比较二者的优劣。

文末含获取Python源码文件方式！

【准备工作】数据分析对象-B站top100排行榜数据

这里，我采用B站top100排行榜的数据，作为数据分析对象。

想学习如何爬取top100排行榜数据的小伙伴，请移步至：

，时长03:31

爬取下来的数据，存到excel：

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数据准备完毕，开始数据分析，pandas和SQL进行逐行比对！

一、查询

1.1 查询前3行

pandas查询前3行：

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SQL查询前3行：

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1.2 查询后3行

pandas查询后3行：

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SQL查询后3行：

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1.3 查询指定列

pandas方法1（中括号[]）:

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pandas方法2（loc）：

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pandas方法3（iloc）：

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【马哥小贴士】关于loc和iloc的说明: loc：works on labels in the index.(通过"索引名"定位) iloc：works on the positions in the index (so it only takes integers).（通过"索引值"定位）

SQL查询指定列：

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1.4 按条件查询

pandas单条件查询：

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SQL单条件查询：

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pandas多条件查询（并且关系）：

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SQL多条件查询（并且关系AND）：

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pandas多条件查询（或者关系）：

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SQL多条件查询（或者关系OR）：

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二、增加

2.1 增加行

pandas方法1（append）：

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pandas方法2（loc）：

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pandas方法3（concat）：

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SQL增加一行：

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SQL增加多行：

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2.2 增加列

pandas方法1（中括号[]）:

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pandas方法2（insert）：

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SQL增加一列：

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三、删除

3.1 删除行

pandas方法1（drop-行名）：

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pandas方法2（drop-行号）：

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pandas方法3（drop-删除特定条件的行）：

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SQL删除多行：

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3.2 删除列

pandas方法1（drop）：

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pandas方法2（del）：

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SQL删除一列：

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四、修改

4.1 pandas方法1（loc）：

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4.2 pandas方法2（iloc）：

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4.3 SQL修改一个值

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4.4 SQL修改多个值

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LATER：后续计划

以上，就是针对增删改查4个操作依次比对了pandas和SQL的不同，后续还会针对join连接、union/concat连接、case when条件判断、groupby分组统计等操作继续发布内容，敬请关注。

END：马哥经验总结

怎么选择用哪个工具（Pandas or SQL）

根据数据存储类型，选择用哪个

·如果数据存储在数据库里，直接用SQL分析，比较方便。 ·如果数据存储在Excel，或者csv、txt等文本类数据，或者从网页爬取下的结构化数据，存储为pandas的DataFrame格式再分析，比较方便。

根据数据量、性能，选择用哪个

·大部分情况下，Pandas比SQL的运行性能更优。

"文无第一，武无第二 | 没有绝对的谁更好，只有更适合的分析场景！"