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。...实现代码 import pandas as pd # 定义文件路径 excel_file_path = r'D:\猫头虎\excel\libin9ioak_dataset.xlsx' output_sql_file....join(sql_statements)) print(f"分组数据已保存到 {output_excel_file}") print(f"SQL 更新语句已保存到 {output_sql_file}
TransactionOptions TransOpt = new TransactionOptions();
Pandas的一个惊人之处是，它可以很好地处理来自各种来源的数据，比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件，甚至是网页。 在本文中，我将向您展示一些关于Pandas中使用的技巧。...它将分为以下几点: 1、在Pandas数据流中生成数据。 2、数据帧内的数据检索/操作。...2 数据帧操作 在本节中，我将展示一些关于Pandas数据帧的常见问题的提示。 注意：有些方法不直接修改数据帧，而是返回所需的数据帧。...要直接更改数据帧而不返回所需的数据帧，可以添加inplace=true作为参数。 出于解释的目的，我将把数据框架称为“数据”——您可以随意命名它。...这些数据将为您节省查找自定义数据集的麻烦。 此外，数据可以是任何首选大小，可以覆盖许多数据类型。此外，您还可以使用上述的一些技巧来更加熟悉Pandas，并了解它是多么强大的一种工具。
前言 Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发，它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。...不过，像Pandas这样的库提供了一个用于编译代码的python接口，并且知道如何正确使用这个接口。 向量化操作 与底层库Numpy一样，pandas执行向量化操作的效率比执行循环更高。...03 通过DTYPES高效地存储数据 当通过read_csv、read_excel或其他数据帧读取函数将数据帧加载到内存中时，pandas会进行类型推断，这可能是低效的。...pandas默认为64位整数，我们可以节省一半的空间使用32位: ? 04 处理带有块的大型数据集 pandas允许按块(chunk)加载数据帧中的数据。...因此，可以将数据帧作为迭代器处理，并且能够处理大于可用内存的数据帧。 ?
Spark 学起来更难，但有了最新的 API，你可以使用数据帧来处理大数据，它们和 Pandas 数据帧用起来一样简单。 此外，直到最近，Spark 对可视化的支持都不怎么样。...你完全可以通过 df.toPandas() 将 Spark 数据帧变换为 Pandas，然后运行可视化或 Pandas 代码。 问题四：Spark 设置起来很困呢。我应该怎么办？...我觉得这个主题可以另起一篇文章了。作为 Spark 贡献者的 Andrew Ray 的这次演讲应该可以回答你的一些问题。 它们的主要相似之处有： Spark 数据帧与 Pandas 数据帧非常像。...有时，在 SQL 中编写某些逻辑比在 Pandas/PySpark 中记住确切的 API 更容易，并且你可以交替使用两种办法。 Spark 数据帧是不可变的。不允许切片、覆盖数据等。...与窄变换相比，执行多个宽变换可能会更慢。与 Pandas 相比，你需要更加留心你正在使用的宽变换！ Spark 中的窄与宽变换。宽变换速度较慢。 问题七：Spark 还有其他优势吗？
一、Pandas 基础 在本章中，我们将介绍以下内容： 剖析数据帧的结构 访问主要的数据帧组件 了解数据类型 选择单列数据作为序列 调用序列方法 与运算符一起使用序列 将序列方法链接在一起 使索引有意义...二、数据帧基本操作 在本章中，我们将介绍以下主题： 选择数据帧的多个列 用方法选择列 明智地排序列名称 处理整个数据帧 将数据帧方法链接在一起 将运算符与数据帧一起使用 比较缺失值 转换数据帧操作的方向...另见 参考第 1 章，“Pandas 基础”中的“将序列方法链接到一起”秘籍 将运算符与数据帧一起使用 它与第 1 章，“Pandas 基础”的秘籍有关，其中提供了关于运算符的入门知识。 这里。...步骤 3 将切片符号与行和列一起使用。 更多 我们可以做一个非常相似的操作来使.loc与整数和位置的混合使用。...SQL 是用于定义，操作和控制存储在数据库中的数据的标准化语言。SELECT语句是使用 SQL 选择，过滤，聚合和排序数据的最常用方法。 Pandas 可以连接数据库并向它们发送 SQL 语句。
这还将确定UDF检索一个Pandas Series作为输入，并需要返回一个相同长度的Series。它基本上与Pandas数据帧的transform方法相同。...利用to_json函数将所有具有复杂数据类型的列转换为JSON字符串。因为Arrow可以轻松处理字符串，所以可以使用pandas_udf装饰器。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...现在，还可以轻松地定义一个可以处理复杂Spark数据帧的toPandas。...作为最后一步，使用 complex_dtypes_from_json 将转换后的 Spark 数据帧的 JSON 字符串转换回复杂数据类型。
来看一个数据分析相关的处理需求： 我们注意到，有些人是亲朋好友一起上船，比如： 从"票根号"一样，可以看出来他们是一起上船 从"住址"一样，可以看出来他们是一家四口 我们需要统计出有多少组这些2人或以上登船的...因为对于 pandas 来说，如下： 代码就4句，最关键的其实只有3句，分别表示： 加载数据 按"票根号"分组统计数量 数量大于1的总和 这不就是一个正常人的处理思维吗？...数据分析中的数据处理，需要你的代码赶上你的思维速度，只有简洁的语言才能做到。 按理说，sql 应该是更好的选择，但实际上很多复杂需求实现，sql 需要大量的嵌套查询，此时就一点都不简洁了。..."说了半天，不就是 python 比 vba 多了一个 pandas 库而已吗，找个vba牛人去写一个 vba-pandas 就行啦！"...方式非常多，除了上面的做法，还可以"生还列求和，看看是否等于记录行数" 前一个需求中使用的 filter 就是可以接受一段逻辑(函数)，pandas 负责帮你分组，你只需要在函数中描述出符合条件的逻辑即可
当处理大型数据集时，使用 Pandas 可以提高数据处理的效率。Pandas 提供了强大的数据结构和功能，包括数据过滤、筛选、分组和聚合等，可以帮助大家快速减少运算时间。...1、问题背景我有一个包含37456153行和3列的Pandas数据帧，其中列包括Timestamp、Span和Elevation。...而且，这只是对于单个时间戳值，我还有600个时间戳值（全部需要900个小时才能完成吗？）。是否有办法可以加快此循环的速度？感谢任何意见！...sqlite数据库，并使用SQL进行join操作。...Pandas数据过滤的运行速度。
二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？...除了上面这些明显的用途，Numpy 还可以用作通用数据的高效多维容器（container），定义任何数据类型。这使得 Numpy 能够实现自身与各种数据库的无缝、快速集成。 ?...借助于 extract()，我们还可以使用 and 和 or 等条件。...Where() 与 SQL 中使用的 where condition 类似，如以下示例所示： y = np.array([1,5,6,8,1,7,3,6,9])# Where y is greater...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。
二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？...除了上面这些明显的用途，Numpy 还可以用作通用数据的高效多维容器（container），定义任何数据类型。这使得 Numpy 能够实现自身与各种数据库的无缝、快速集成。...借助于 extract()，我们还可以使用 and 和 or 等条件。...Where() 与 SQL 中使用的 where condition 类似，如以下示例所示： y = np.array([1,5,6,8,1,7,3,6,9])# Where y is greater...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。
二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？...除了上面这些明显的用途，Numpy 还可以用作通用数据的高效多维容器（container），定义任何数据类型。这使得 Numpy 能够实现自身与各种数据库的无缝、快速集成。...Where() 与 SQL 中使用的 where condition 类似，如以下示例所示： y = np.array([1,5,6,8,1,7,3,6,9])# Where y is greater...: 对象可以显式地对齐至一组标签内，或者用户可以简单地选择忽略标签，使Series、 DataFrame等自动对齐数据； 灵活的分组功能，对数据集执行拆分-应用-合并等操作，对数据进行聚合和转换； 简化将数据转换为...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用copy ()函数。
先决条件： 如果您还没有设置 Azure 帐户，您可以在这里 使用一些免费积分设置一个帐户。 与 CSV 聊天： 以下是一个示例，展示了如何使用 LLM 和代理在任何 CSV 文件上构建自然语言界面。...与数据库聊天： 以下示例代码展示了如何在结构化数据（如 SQL DB 和 NoSQL，如 Cosmos DB）上构建自然语言界面，并利用 Azure OpenAI 的功能。...这可以用作 SQL 程序员助手。目标是生成 SQL 代码（SQL Server）以检索对自然语言查询的答案。 您可以在 此处 找到与 chat_with_DB 相关的完整文件。...第 3 步：使用 Panda 读取 sql 以获取查询结果 利用panda 读取 sql (pandas.read_sql( sql, con)) 将 sql 查询或数据库表读入数据帧，并返回包含查询运行结果的...pandas 数据帧。
如果你在Python中处理数据，Pandas必然是你最常使用的库之一，因为它具有方便和强大的数据处理功能。...如果我们想要将相同的函数应用于Pandas数据帧中整个列的值，我们可以简单地使用 .apply()。Pandas数据帧和Pandas系列（数据帧中的一列）都可以与 .apply() 一起使用。...这比对整个数据帧使用的 .apply() 函数快26倍！！ 总结 如果你尝试对Pandas数据帧中的单个列使用 .apply()，请尝试找到更简单的执行方式，例如 df['radius']*2。...如果你想要对Pandas数据帧中的多个列使用 .apply()，请尽量避免使用 .apply(,axis=1) 格式。...编写一个独立的函数，可以将NumPy数组作为输入，并直接在Pandas Series（数据帧的列）的 .values 上使用它。 为了方便起见，这是本文中的全部Jupyter笔记本代码。
生产化：使用 LangSmith 检查、监控和评估您的链条，以便您可以自信地持续优化和部署。部署：使用 LangServe 将任何链转换为 API。...1-2、特点LangChain的特点如下：大语言模型(llm): LangChain为自然语言处理提供了不同类型的模型，这些模型可用于处理非结构化文本数据，并且可以基于用户的查询检索信息PromptTemplates...在查询时，开发人员可以使用PromptTemplates为用户查询构造提示模板，之后模板会传递到大模型进行进一步的处理。...agent: LangChain中的agent与用户输入进行交互，并使用不同的模型进行处理。Agent决定采取何种行动以及以何种顺序来执行行动。...例如，CSV Agent可用于从CSV文件加载数据并执行查询，而Pandas Agent可用于从Pandas数据帧加载数据并处理用户查询。可以将代理链接在一起以构建更复杂的应用程序。
产生这种观点的原因之一是，人们根据所使用的编程语言的选择将数据科学领域划分为不同的阵营——R阵营和Python阵营，历史证明了两个阵营不能和谐相处。两大阵营的成员都坚信他们对语言的选择优于对方。...这些结果是基于Stack Overflow和Github上流行的语言得出的，并清楚地表明R和Python的评分都很高。因此，我们没有内在的理由不能在同一个项目上与他们一起工作。...两全其美 我们可以利用R的统计能力和Python的编程能力吗?那么，当我们可以很容易地在R或Python脚本中嵌入SQL代码时，为什么不将R和Python混合在一起呢?...该包使您能够将Python代码编织到R中，从而创建一种将两种语言融合在一起的新项目。 ?...实现R和Python对象之间的转换 （例如：R和Pandas数据帧之间，或者R矩阵和NumPy数组之间的转换）。 灵活地绑定到不同版本的Python，包括虚拟环境和Conda环境。
湖仓一体的核心是将传统数据库（如OLAP）的事务能力与数据湖的可扩展性和成本效益相结合。...创建 Hudi 表和摄取记录 第一步是使用 Spark 创建 Hudi 表。以下是将 PySpark 与 Apache Hudi 一起使用所需的所有配置。...使用 Daft 读取 Hudi 表 现在我们已经将记录写入了 Hudi 表，我们应该可以开始使用 Daft 读取数据来构建我们的下游分析应用程序。...您可以在此处指定表位置 URI • select() — 这将从提供的表达式创建一个新的数据帧（类似于 SQL SELECT） • collect() — 此方法执行整个数据帧并将结果具体化 我们首先从之前引入记录的...然后将结果转换为 Pandas 数据帧，以便与可视化图表一起使用。从仪表板的设计角度来看，我们将有四个图表来回答一些业务问题，以及一个过滤器来分析 category 数据。
与使用 Java，C 或 C++ 之类的语言进行数据分析相比，Pandas 的好处是多方面的： 数据表示：它可以通过其数据帧和序列数据结构以简洁的方式轻松地以自然适合于数据分析的形式表示数据。...至于序列和数据帧，有创建面板对象的不同方法。 它们将在后面的章节中进行解释。 将 3D NumPy 数组与轴标签一起使用 在这里，我们展示了如何从 3D NumPy 数组构造面板对象。...与 Numpy ndarrays相比，pandas 数据结构更易于使用且更加用户友好，因为在数据帧和面板的情况下，它们提供行索引和列索引。数据帧对象是 Pandas 中最流行和使用最广泛的对象。...我们可以将基于标签或整数的索引与关联的运算符一起使用。 我们可以使用多重索引，它是包含多个字段的复合键的 Pandas 版本。 我们可以使用布尔/逻辑索引。...类似于 SQL 的数据帧对象的合并/连接 merge函数用于获取两个数据帧对象的连接，类似于 SQL 数据库查询中使用的那些连接。数据帧对象类似于 SQL 表。
那太好了，不是吗？ As-is 下面让我们看一下我为这个示例生成的数据帧。这是公司需要的收入额。如你所见，这是pandas数据帧返回的默认结果。没有任何配置。 ?...def human_readable_format(value, pos=None): ''' 将数据帧中的数字转换为可读格式 `pos` 参数与matplotlib ticker...格式化程序一起使用。...此函数的缺点是将数字转换为字符串，这意味着你将失去数据帧的排序能力。这个问题可以通过先排序所需的值，然后再应用它们来解决。 你可以将结果保存到excel或CSV文件，并将其放入PowerPoint中。...同样，格式化后，我们也可以在matplotlib图中使用它。如果你使用pandas库进行数据分析，我认为matplotlib将是你绘制图形的首选。 ?
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