用pandas库的.drop_duplicates函数 代码如下： ?...1 import shutil 2 import pandas as pd 3 4 5 frame=pd.read_csv('E:/bdbk.csv',engine='python') 6 data...or sequence of labels, optional 用来指定特定的列，默认所有列 keep : {‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’ 删除重复项并保留第一次出现的项
小小明：「凹凸数据」专栏作者，Pandas数据处理高手，致力于帮助无数数据从业者解决数据处理难题。...之前有群友反应同事给了他一个几百MB的sql脚本，导入数据库再从数据库读取数据有点慢，想了解下有没有可以直接读取sql脚本到pandas的方法。...读取方法： from io import StringIO import pandas as pd import re def read_sql_script_all(sql_file_path, quotechar...02 将sql脚本转换为sqlite格式并通过本地sql连接读取 在写完上面的方法后，我又想到另一种解决思路，就是将sql脚本转换成sqlite语法的sql语句，然后直接加载。...加载sql脚本的方法： from sqlalchemy import create_engine import pandas as pd import re def load_sql2sqlite_conn
这篇文章我们先来了解一下pandas包中的类SQL操作，pandas中基本涵盖了SQL和EXCEL中的数据处理功能，灵活应用的话会非常高效。...写过SQL的小伙伴了解，条件查询就是SQL中WHERE的部分， pandas如何实现where条件，我们来仔细盘一下： 第一种写法： print(data[data['a'] >= '2']) 上面可以解读为...的强大，几乎涵盖了SQL的函数功能。...SQL中的join函数。...结合上文有没有发现，同样的功能，python比SQL简单，这也是python的一大优势。
---- 基本用法 读取数据 SQL sql读取数据其实没啥可说的，一句简单的select * from table_name就OK了。...常见的如下： pandas.read_csv()：用于读取csv文件； pandas.read_excel()：用于读取Excel文件； pandas.read_json() ：用于读取json文件...； pandas.read_sql()：用于读取数据库，传入sql语句，需要配合其他库连接数据库。...筛选列 SQL select city, country from table_name Pandas # 筛选一列 # 这样返回的是series data['City'].head() # 这样返回的是...dataframe，注意差别 data[['City']].head() # 筛选多列 data[['City','Country']].head() 筛选行 SQL sql本身并不支持筛选特定行，不过可以通过函数排序生成虚拟列来筛选
后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 有不少小伙伴向我反映 pandas 专栏缺少练习题，因此这里我使用一套 sql 的题目，作为 pandas...本文大部分的解题过程尽可能使用 pandas 中最基础的入门操作完成，涉及的知识点基本在专栏中的前15节内容中有详尽讲解。...上一篇文章在这里 sql题目pandas解法(01)：筛选、all、any常用技巧 ---- 题目 与"赵雷"同学报读课程至少有一门相同的学生信息： 解读： 行5：首先，找到"赵雷"的课程记录(df_wd.query...整个 Sql 的关键是 in 的使用 使用 CTE(表达式) 可以让 Sql 的逻辑更加清晰，但是每个数据库的支持程度不太一样 如果需求变成是，至少有2门一样的学生，那么以上思路完全不行了！...pandas 也能按这种思路完成： pandas 中的 isin 对应 Sql 的 in A列.isin(B列)，得到的结果是一个长度与A列一样的 bool值的列，每个 bool 值表示 A列对应的值是否在
请思考： 1 SQL的表连接有哪些方式？如何使用？ 2 pandas的merge()函数如何实现左连接（left_join）? 我创建了Python语言微信群，定位：Python语言学习和实践。...一 SQL的表连接方式 一图胜千字，SQL表连接方式，如下图总结： ? 我在实际工作中，常用的连接方式：内连接（inner_join），左连接（left_join）和A-B连接。...二 pandas的merge()函数实现类SQL的连接 pandas提供merge()函数可以便捷地实现类似SQL的各种连接操作。 ?...>merge函数说明文档： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.merge.html...指定要连接右侧数据框的列或者索引 left_index：使用左侧数据框的索引作为连接的key right_index：使用右侧数据框的索引作为连接的key 三 实践操练 1 导入所需库和数据集 代码 # 导入所需库 import pandas
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。...在where字句中搭配NOT NULL可以获得某个列不为空的项,Pandas中也有对应的实现： SQL： ? Pandas： ? DISTINCT（数据去重） SQL： ? Pandas： ?...现在看一下不同的连接类型的SQL和Pandas实现： INNER JOIN SQL： ? Pandas： ? LEFT OUTER JOIN SQL： ? Pandas： ?...RIGHT JOIN SQL： ? Pandas: ? FULL JOIN SQL： ? Pandas： ? ORDER（数据排序） SQL： ? Pandas： ?...UPDATE（数据更新） SQL： ? Pandas： ? DELETE（数据删除） SQL： ? Pandas： ?
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
作为 pandas 教程的第四篇，本篇将对比 sql 语言，学习 pandas 中各种类 sql 操作，文章篇幅较长，可以先收藏后食用，但不可以收藏后积灰~ 为了方便，依然以下面这个 DataFrame...为例，其变量名为 df，设有一同样结构的 SQL 表，表名为 tb： ?...90 pandas 写法：and 符号 &，df[(df['sex']=='male') & (df['grade']>90)] 常见的 pandas 错误写法： 由于 sql 的思维惯性，把 & 写成...需求：数学、语文、英语三门课各自的平均分，最高分、最低分 sql 写法：select avg(grade),max(grade),min(grade) from tb group by course pandas...这四种连接对应的 sql 及 pandas 写法如下表： 连接 sql pandas 内连接 select * from tb inner join right_tb on tb.name=right_tb.name
#得到返回记录最多的20个sql mysqldumpslow -s r -t 20 /data/log/mysql/slow_query.log #得到平均访问次数最多的20条sql mysqldumpslow...-a, --auto-generate-sql Generate SQL where not supplied by file or command line...for auto-generate-sql-write-number....--sql-mode=name Specify sql-mode to run mysqlslap tool....--concurrency=100,500,1000 --iterations=1 --auto-generate-sql --auto-generate-sql-load-type=mixed --
众所周知，ClickHouse 的 SQL 优化规则是基于RBO(Rule Based Optimization)的，那么你知道都有哪些优化规则吗 ？...接下来的内容，是我在去年年底整理的十项优化规则，不一定全，仅做抛砖引玉之用。如果各位有补充，欢迎私信我。 1.
Pandas是一个非常方便的数据处理、数据分析的类库，在 人人都是数据分析师，人人都能玩转Pandas 这篇文章中，我将Pandas进行了一个系统的梳理。...但不可否认的是，不是所有的程序员都会Python，也不是所有的Pythoner都会使用Pandas。 不过好消息是，借助于pandassql,你可以使用SQL来操作DataFrame。...# 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd from pandasql import sqldf, load_meat, load_births 基础...pysqldf = lambda sql: sqldf(sql, globals()) 接下来我们导入一些数据。...sql = "select * from births limit 2" pysqldf(sql) date births 0 1975-01-01 00:00:00.000000 265775 1
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...由于我选择时间段间隔一个小时，所以上面查询结果每个sql_id对应两行数据，其中16:00的数据在上面一行 接下来我们要pandas做的事情就是计算每个sql_id对应的disk_reads等栏位的差值...0则将分母变为1 接下来将整理后的结果格式化成pandas的DataFrame格式 最后利用pandas排序函数以disk_reads的值来降序排列，得到TOP语句 运行结果 如下为运行后的结果，这里以...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
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...获取不同的值: # SQL SELECT DISTINCT column_a FROM table_df # Pandas table_df['column_a'].drop_duplicates...，遵循以下格式： # SQL SELECT column_a FROM table_df WHERE column_b = 1 # Pandas table_df[table_df['column_b
所以，今天本文就围绕数据透视表，介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作与使用，这也是沿承这一系列的文章之一。 ?...02 Pandas实现数据透视表 在三大工具中，Pandas实现数据透视表可能是最为简单且又最能支持自定义操作的工具。...03 Spark实现数据透视表 Spark作为分布式的数据分析工具，其中spark.sql组件在功能上与Pandas极为相近，在某种程度上个人一直将其视为Pandas在大数据中的实现。...上述在分析数据透视表中，将其定性为groupby操作+行转列的pivot操作，那么在SQL中实现数据透视表就将需要groupby和行转列两项操作，所幸的是二者均可独立实现，简单组合即可。...以上就是数据透视表在SQL、Pandas和Spark中的基本操作，应该讲都还是比较方便的，仅仅是在SQL中需要稍加使用个小技巧。希望能对大家有所帮助，如果觉得有用不妨点个在看！
我们将用pandas和SQL来实现同样的目标，以此来联系二者，达到共同学习的目的。...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。...本例子中inner join 和left join的结果是一样的，在这里不作结果展示，pandas和SQL代码如下。...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) ?...熟悉pandas的朋友应该能想到，pandas的这种分组操作有一种专门的术语叫“分箱”，相应的函数为cut,qcut，能实现同样的效果。为了保持和SQL操作的一致性，此处采用了map函数的方式。
数据分析 Author：louwill Machine Learning Lab 作为一名数据分析师，利用SQL熟练的取数是一项必备的基础能力。...除了SQL以外，Python的pandas也为我们提供了SQL的大多数功能。...自从从事算法之后就很少写SQL了，今天在整理印象笔记时趁机复习了一下，也花了点时间把SQL中主要的增删改查方法用pandas对应实现一遍。可以说是非常实用了。...主要的查询部分对照完了之后，我们再来看SQL和pandas中的增删改方法。 SQL中创建表、修改表、插入表和删除表的语句如下表所示： ? 上述四种方法与之对应的pandas写法如下： ?...参考资料： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/comparison/comparison_with_sql.html
所以本文首先窗口函数进行讲解，然后分别从SQL、Pandas和Spark三种工具平台展开实现。 ?...【哪有什么刚好，不过是特意设计而已】 围绕这三个需求，下面分别应用SQL、Pandas和Spark三个工具予以实现。 02 SQL实现 既然窗口函数起源于数据库，那么下面就首先应用SQL予以实现。...03 Pandas实现 Pandas作为Python数据分析与处理的主力工具，自然也是支持窗口函数的，而且花样只会比SQL更多。...至于SQL中窗口函数的另外两个关键字partition和order则仍然需要借助Pandas的sort_values和gropupby来实现。...05 小节 本文首先对窗口函数进行了介绍，通过模拟设定3个实际需求问题，分别基于SQL、Pandas和Spark三个工具平台予以分析和实现。
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
腾讯会议
云直播
