SQL 对比 Pandas 操作指南：14 个方式，34 个案例
2023-09-15 11:36:53
SQL 与 Pandas：针对数据操作和分析的工具比较
简介
在数据驱动的世界中，有效的数据操作和分析对于企业决策至关重要。SQL 和 Pandas 作为数据处理领域的佼佼者，拥有各自的优势和局限性。了解这两种工具之间的差异至关重要，以便根据特定任务选择最合适的工具。
什么是 SQL？
SQL（结构化查询语言）是一种关系数据库管理系统（RDBMS）语言。它用于创建和管理数据库，并在其中执行查询和更新操作。SQL 是查询大数据集和执行复杂查询的强大工具。
什么是 Pandas？
Pandas 是一个用于 Python 编程语言的数据操作和分析库。它提供了一个称为 DataFrame 的灵活数据结构，可以高效地存储和处理各种数据类型。Pandas 非常适合交互式数据探索和分析。
SQL 和 Pandas 之间的关键差异
数据模型：
- SQL 使用关系数据模型，数据存储在表中，每行代表一个实体，每列代表一个属性。
- Pandas 使用 DataFrame，这是一种二维表状结构，其中行代表观察值，列代表变量。
数据存储：
- SQL 数据存储在关系数据库中，如 MySQL、PostgreSQL 和 Oracle。
- Pandas 数据存储在内存中，但可以从外部源（如 CSV、JSON 和 SQL 数据库）导入或导出。
数据处理：
- SQL 擅长处理大数据集和复杂查询，如联接和聚合。
- Pandas 更适合进行交互式数据探索和分析，包括过滤、分组和变换。
数据可视化：
- SQL 通常需要第三方工具进行数据可视化。
- Pandas 提供内置的可视化功能，可以轻松创建各种图表。
性能：
- SQL 对于处理大数据集和执行复杂查询经过了优化。
- Pandas 速度较慢，但对于较小的数据集和交互式分析来说足够快。
适用场景
选择 SQL 的情况：
- 处理大数据集
- 执行复杂查询
- 管理和操作关系数据库
- 需要高性能和可扩展性
选择 Pandas 的情况：
- 交互式数据探索和分析
- 处理较小的数据集
- 创建和操纵数据帧
- 需要快速数据处理和可视化
案例对比
下表通过案例演示了 SQL 和 Pandas 在不同数据操作场景中的应用：
| 操作 | SQL | Pandas |
|---|---|---|
| 数据选取 | SELECT 语句 | DataFrame.query() |
| 数据过滤 | WHERE 子句 | DataFrame.query() |
| 数据分组 | GROUP BY 子句 | DataFrame.groupby() |
| 数据排序 | ORDER BY 子句 | DataFrame.sort_values() |
| 数据连接 | JOIN 子句 | DataFrame.merge() |
| 数据聚合 | 聚合函数 | DataFrame.agg() |
| 数据操作 | 更新、插入、删除语句 | DataFrame.assign() |
| 数据转换 | CAST() 函数 | DataFrame.astype() |
| 数据处理 | INSTR()、SUBSTR() 函数 | DataFrame.str.contains() |
| 数据验证 | CHECK 子句 | 数据类型验证 |
| 数据探索 | SELECT COUNT(*)、SUM()、AVG() | DataFrame.describe() |
| 数据可视化 | 外部工具 | DataFrame.plot() |
| 性能优化 | 索引、联接优化器 | NumPy 数组、多线程 |
| 数据分析 | 子查询、窗口函数 | DataFrame.apply() |
结论
SQL 和 Pandas 是功能强大的数据处理和分析工具，但它们各有侧重。SQL 适用于处理大数据集和复杂查询，而 Pandas 更适合交互式数据探索和分析。通过了解这两种工具之间的差异，您可以根据特定任务做出明智的选择并最大限度地发挥其潜力。
常见问题解答
- SQL 和 Pandas 能一起使用吗？
是的，SQL 和 Pandas 可以一起使用。您可以使用 Pandas 从 SQL 数据库中导入数据，然后在 Pandas 中对其进行操作和分析。
- 哪种工具更难学？
SQL 和 Pandas 的学习难度各不相同。SQL 对于初学者来说可能更具挑战性，因为它需要对关系数据库的概念有基本的了解。Pandas 对于 Python 程序员来说更容易上手。
- 哪种工具效率更高？
SQL 通常在处理大数据集和执行复杂查询方面效率更高。Pandas 在处理较小的数据集和交互式数据探索方面效率更高。
- 哪种工具更适合数据可视化？
Pandas 提供内置的可视化功能，可以轻松创建各种图表。对于更高级的数据可视化需求，可以使用外部工具，如 Tableau 或 Power BI。
- 哪种工具更适合机器学习？
SQL 可以用于提取和准备用于机器学习的数据。Pandas 可以用于数据预处理和特征工程。
