相当于SQL年的Pandas (GETDATE()) - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

tidyverse：R语言中相当于python中pandas+matplotlib的存在

，是弱类型的，同时与data.frame有相同的语法，使用起来更方便。...，会自动添加列名 tibble，类型只能回收长度为1的输入 tibble，会懒加载参数，并按顺序运行 tibble，是tbl_df类型 tibble是data.frame的进化版，有如下优点：生成的数据框数据每列可以保持原来的数据格式...data位置管道函数在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读！...#key：需要将变量值拓展为字段的变量 #value：需要分散的值 #fill：对于缺失值，可将fill的值赋值给被转型后的缺失值 stocks <- data.frame( time = as.Date...#into：新建的列名，为字符串向量 #sep：被拆分列的分隔符 #remove：是否删除被分割的列 widesep <- separate(wideunite, information,c("person

6.1K1 0

pandas的类SQL操作

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...3, 6, 0, 8, 5]) B = np.where(A%2 == 0, A+1, A-1) # 偶＋1，奇-1 print(B) SQL中有一个函数为like，即为模糊查询，这一查询方式在pandas...pandas的强大，几乎涵盖了SQL的函数功能。...SQL中的join函数。

2.3K2 1

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

pandas与SQL的查询语句对比

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

1.4K4 1

骚操作，用SQL方式的去玩Pandas

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。...pandasql 中的主要函数是 sqldf，它接收两个参数：一个sql查询语句一组会话/环境变量（locals() 或 globals()）为了方便起见，我们可以定义一个函数来方便我们调用。...268849 1 1975-04-01 00:00:00.000000 247455 限定字段既然是SQL，我们当然可以限定查询时的所需字段了。...sql = "select births from births limit 2" pysqldf(sql) births 0 265775 1 241045 排序排序功能也是非常常见的，pandassql

1.4K2 0

Pandas与SQL的数据操作语句对照

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...']==1) & (table_df['column_b']==2)] SELECT WHERE LIKE 相当于SQL中的LIKE的是.str.contains()。

3.9K2 0

一场pandas与SQL的巅峰大战

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。...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。...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。

1.9K4 0

一场pandas与SQL的巅峰大战

1.8K1 0

一场pandas与SQL的巅峰大战

2.6K2 0

SQL、Pandas、Spark：窗口函数的3种实现

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。...注：上述代码应用了assign实现链式调用，具体可参考文章Pandas用了一年，这3个函数是我的最爱…… Q2：求解每名同学历次月考成绩的差值，即本月成绩-上月成绩。...进一步地，对于求解差分结果，还可直接用diff实现，其中diff就相当于当前行-shift(1)。...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。...总体来看，SQL和Spark实现窗口函数的方式和语法更为接近，而Pandas虽然拥有丰富的API，但对于具体窗口函数功能的实现上却不尽统一，而需灵活调用相应的函数。

2K3 0

一场pandas与SQL的巅峰大战（五）

，我们对比了pandas和SQL在数据方面的多项操作。...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。...本篇文章一起来探讨如何在SQL和pandas中计算累计百分比。仍然分别在MySQL，Hive SQL和pandas中用多种方案来实现。...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

3.1K1 0

一场pandas与SQL的巅峰大战（六）

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。...(在这里也纠正一下系列第一篇文章中第6部分中的写法，np.size 是不去重的，相当于count，但又不能直接写np.nunique，所以我们采用了lambda函数的形式。...至此，我们完成了SQL和pandas对日活和留存率的计算。小结本篇文章我们研究了非常重要的两个概念，日活和留存。探讨了如何用SQL和pandas进行计算。日活计算比较简单。...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

2.1K1 1

一场pandas与SQL的巅峰大战（二）

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。...方便起见，本文采用hive环境运行SQL，使用jupyter lab运行pandas。...假设要实现筛选订单时间中包含“08-01”的订单。pandas和SQL代码如下所示，注意使用like时，%是通配符，表示匹配任意长度的字符。 ?...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。

2.9K2 0

一场pandas与SQL的巅峰大战（四）

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。...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。...同比是指和上个周期内同期数据的对比，可以是年同比，月同比，周同比等。环比是指连续两个统计周期内数据的对比，可以是日环比，周环比，月环比等。工作中常见的是周同比和日环比。...至此，我们完成了SQL和pandas中对于周同比和日环比计算的过程。 ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 小结本篇文章中，我们使用SQL和pandas的多种方法对常见的周同比和日环比进行计算。...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

2.3K1 0

pandas实现sql的case when查询，原来这么简单！

sql中的case when的功能是实现单列或者多列的条件统计，其实Pandas也可以实现的，比如万能的apply方法，就是写起来复杂一些，没有sql case when那么直观。...这里如果用sql来查询的话，使用case when就很简单明了。...，apply将该判断函数应用到数据集上，就能实现类似sql case when的功能。...除了pandas apply能实现case when的功能外，numpy的select方法也能搞定，而且更为通用、简洁，建议试试。...除了这两种，其实pandas种还有不少能实现的途径，但没必要尝试，因为这两种相对通用便捷，且符合python哲学。

4011 0

一场pandas与SQL的巅峰大战（七）

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。...pandas操作MySQL数据库这一部分我们来看下pandas直接操作数据库的例子，主要学习read_sql和to_sql的用法。...对不熟悉pandas的朋友，也可以用SQL来操作dataframe，而SQL和pandas中的数据也能方便进行转换。...祝所有朋友新的一年多多发财，平安顺意。顺便说一下，后续公众号的文章，我依然会尽力写原创，可能会更多采用独立单篇的方式，条件成熟时也会写系列文章。

2.2K2 0

一场pandas与SQL的巅峰大战（三）

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！...，我们通常需要先转换为10位年月日的格式，再把中间的横杠替换掉，就可以得到8位的日期了。

5.6K2 0

对比MySQL，学会在Pandas中实现SQL的常用操作

本文旨在对比SQL，说明如何使用Pandas中执行各种SQL操作。真的！好像对比起来，学习什么都快了。 ? 本文大纲 ?...注意：调用不带列名列表的DataFrame将显示所有列（类似于SQL的 *）。...在SQL中，您可以添加一个计算列： SELECT *, "小费"/"总费用" as "小费占比" FROM df LIMIT 5; 对于pandas，可以使用DataFrame.assign()的方法追加新列...4.group by分组统计在Pandas中，SQL的GROUP BY操作是使用类似命名的groupby()方法执行的。...注意，在pandas代码中我们使用了size()而不是count()。这是因为count()将函数应用于每一列，并返回每一列中的记录数。

3K2 0

一款用 pandas 玩转 SQL 的神器

作者：黄同学本文的所有演示数据，均是基于下方的四张表。下面这四张表大家应该不陌生，这就是网传50道经典MySQL面试题中使用到的几张原表。...简介 pandas中的DataFrame是一个二维表格，数据库中的表也是一个二维表格，因此在pandas中使用sql语句就显得水到渠成，pandasql使用SQLite作为其操作数据库，同时Python...这里有一点需要注意的是：使用pandasql读取DataFrame中日期格式的列，默认会读取年月日、时分秒，因此我们要学会使用sqlite中的日期处理函数，方便我们转换日期格式，下方提供sqlite中常用函数大全...sqlite函数大全：http://suo.im/5DWraE 导入相关库： import pandas as pd from pandasql import sqldf 声明全局变量的2种方式 ①...写几个简单的SQL语句 ① 查看sqlite的版本 student = pd.read_excel("student.xlsx") pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals

9291 0

redis实操-查询数据库信息存入redis对比两次差异

连接sqlalchemy 模块连接mysql数据库，pandas 模块可解析数据，json模块转换数据为json格式。...def select(db,sql): engine = db sql = sql # read_sql_query的两个参数: sql语句，数据库连接 df = pd.read_sql_query...(sql, engine) #使用pandas查询数据库 return df def basedb(): Test = create_engine("mysql+pymysql://账号...:密码@ip:端口/数据库", #数据库连接信息 echo=True) return Test def getdate(keystr,table...df=select(db,sql) #执行sql的函数 try: jilu = df.iloc[0] #选择第一条记录信息，基于索引位来选取数据集 valuestr

8583 0

首次公开，用了三年的 pandas 速查表！

导读：Pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集，它的使用基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算），用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。...本文收集了 Python 数据分析库 Pandas 及相关工具的日常使用方法，备查，持续更新中。...作者：李庆辉来源：大数据DT（ID：hzdashuju）缩写说明： df：任意的 Pandas DataFrame 对象 s：任意的 Pandas Series 对象注：有些属性方法 df 和...表/库导入数据 pd.read_sql(query, connection_object) # 从 JSON 格式的字符串导入数据 pd.read_json(json_string) # 解析 URL...df2的列执行SQL形式的join df1.join(df2,on=col1,how='inner') # 用 key 合并两个表 df_all = pd.merge(df_sku, df_spu,

8.5K1 0

点击加载更多

tidyverse：R语言中相当于python中pandas+matplotlib的存在

pandas的类SQL操作

pandas与SQL的查询语句对比

骚操作，用SQL方式的去玩Pandas

Pandas与SQL的数据操作语句对照

一场pandas与SQL的巅峰大战

一场pandas与SQL的巅峰大战

一场pandas与SQL的巅峰大战

SQL、Pandas、Spark：窗口函数的3种实现

一场pandas与SQL的巅峰大战（五）

一场pandas与SQL的巅峰大战（六）

一场pandas与SQL的巅峰大战（二）

一场pandas与SQL的巅峰大战（四）

pandas实现sql的case when查询，原来这么简单！

一场pandas与SQL的巅峰大战（七）

一场pandas与SQL的巅峰大战（三）

对比MySQL，学会在Pandas中实现SQL的常用操作

一款用 pandas 玩转 SQL 的神器

redis实操-查询数据库信息存入redis对比两次差异

首次公开，用了三年的 pandas 速查表！

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐