Comments 18
Что-то среднее между LINQ и языком запросов в MongoDB
0
Код скриншотами — здорово придумано. С телефона так вообще самое то.
+4
UFO just landed and posted this here
А что с джойнами? Особенно интересует full outer
+1
Использую в основном pandas для анализа логов интеграции, за пару недель, когда много данных ему плоховато становится, там уж лучше идти в сторону dask. А так, да, мне с pandas проще работать, чем с SQL, сразу можно и картинку данных увидеть и данные почистить, мне нравится.
+1
Теперь вы научились переписывать SQL-запросы на Python с помощью Pandas.
Что будет со скоростью обработки запросов? А таблицы миллионники?
0
Некропостю, для потомков ))
Всё плохо у pandas с большими объемами данных и их обработкой. Он очень чувствителен к памяти. Например, при парсинге даты, если не хватает памяти, то парсинг будет идти медленней чем на чистом питоне.
Pandas создан для аналитики, т.е. для свертки больших, возможно даже грязных данных в маленький конечный результат. Если же вам нужно обработать огромные данные целиком, то pandas вам скорее всего не подойдет.
0
Зачем очередной синтаксис? Зачем из простого делать сложное?
Зачем из понятной конституции "выбрать поле из таблица" делать — таблица(~таблица.поле)[@#₽&&₽#34#&&@24]? Зачем?
+2
Спасибо, давно искал!
+1
SQL — это идеальный интерфейс, который существует и развивается почти 40 лет.
Опираясь на особенности конкретной базы данных, можно добиться идеальной производительности нужного запроса.
Картинки подтверждают элегантность синтаксиса SQL.
Опираясь на особенности конкретной базы данных, можно добиться идеальной производительности нужного запроса.
Картинки подтверждают элегантность синтаксиса SQL.
+1
Sign up to leave a comment.
Как переписать SQL-запросы на Python с помощью Pandas