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...

😎Что такое Pandas и чем же он так хорош? Pandas — это Python-библиотека для обработки и анализа структурированных данных, её название происходит от «panel data» («панельные данные»). Панельными данными называют информацию, полученную в результате исследований и структурированную в виде таблиц. Для работы с такими массивами данных в Python создана библиотека Pandas. В основе данной библиотеки лежит DataFrame – структура данных табличного типа. Любое табличное представление данных, например, электронные таблицы или базы данных, можно использовать как DataFrame. Объект DataFrame составлен из объектов типа Series — одномерных массивов, которые объединены под одним названием и типом данных...