Существует интересная параллель между Python Pandas и SQL, которая, я думаю, заинтересует многих энтузиастов данных. Оба являются чрезвычайно мощными инструментами для управления, анализа и манипулирования большими наборами данных. Подобно тому, как вы можете запрашивать базы данных в SQL с помощью операторов SELECT или JOIN и т. д., pandas также позволяет выполнять подобные операции, такие как фильтрация данных с условиями (аналогично предложению WHERE), объединение нескольких DataFrames (аналогично...

Источник: Nuances of Programming Библиотека Python Pandas и язык структурированных запросов (SQL)  —  основные инструменты в арсенале специалиста по анализу данных. Хотя Pandas  —  мощный инструмент для работы с данными, многие специалисты с той же целью предпочитают использовать SQL. В этой статье будет рассказано, как выполнять манипуляции с данными в Pandas Dataframe, используя SQL с применением библиотеки pandasql. Что такое Pandasql? Pandasql  —  это библиотека Python, которая позволяет обрабатывать датафреймы Pandas с помощью SQL...