Pandas VS SQL 用于数据分析

Pandas 和 SQL 都是数据分析中不可或缺的工具，各有独特的优势。在这两者之间做出选择，或者了解如何有效地结合使用它们，将极大地影响数据分析工作的效率和质量。本文将探讨 Pandas 和 SQL 的能力、最佳实践以及它们如何在数据分析师的工具包中相互补充。

什么是 Pandas？

Pandas 是一个用于 Python 编程语言的开源数据处理和分析库。由 Wes McKinney 于 2008 年创建，Pandas 提供了高级数据结构和功能，旨在使数据分析快速简便。

Pandas 的主要特点

1. 数据结构

• Series：一个一维的分类数组，能够保存任何数据类型。
• DataFrame：一个二维的分类数据结构，其列可能具有不同的类型，类似于数据库中的表或电子表格。

2. 数据处理

• 数据清洗：处理缺失数据、重复数据和数据类型转换的函数。
• 数据转换：用于重塑、缩减、索引、合并和聚合数据的工具。
• 时间序列：处理时间序列数据的功能，包括日期和时间功能。

3. 数据输入和输出

支持读取和写入各种格式的数据，包括 CSV、Excel、SQL 数据库、JSON 等。

4. 集成

与 NumPy（用于数值运算）、Matplotlib（用于数据可视化）和 Scikit-learn（用于机器学习）等其他 Python 库无缝集成。

5. 性能

通过高效的数据结构和对大型数据集操作的支持，优化了性能。

为什么使用 Pandas？

• 易用性：Pandas 提供了直观且用户友好的功能和方法，使复杂的数据处理只需最少的代码即可轻松完成。
• 灵活性：它允许您处理各种数据类型和格式，使其适用于各种数据分析任务。
• 交互式分析：常用于 Jupyter Notebook 等交互式环境，便于探索性数据分析和可视化。
• 社区和生态系统：作为更大的 Python 数据科学生态系统的一部分，Pandas 受益于庞大的网络、丰富的文档以及大量的教程和资源。

Pandas 的常见用例

• 数据清洗：删除或填充缺失值，纠正不一致，并准备数据以供分析。
• 探索性数据分析 (EDA)：快速汇总和可视化数据，以了解其结构和潜在模式。
• 数据转换：将数据重塑为所需布局，合并数据集，并创建数据透视表。
• 特征工程：从现有数据中创建新特征，以提高系统学习模型的整体性能。

什么是 SQL？

SQL（结构化查询语言）是一种标准化编程语言，专门用于管理和操作关系型数据库。SQL 于 20 世纪 70 年代开发，已成为与 MySQL、PostgreSQL、Oracle 和 Microsoft SQL Server 等关系型数据库管理系统 (RDBMS) 交互的基础语言。

SQL 的主要特性

1. 数据检索

SELECT 语句：用于查询和检索一个或多个表中的记录。允许筛选、排序和聚合统计数据。

2. 数据处理

• INSERT：向表中添加新的数据行。
• UPDATE：修改表中现有数据。
• DELETE：从表中删除数据行。

3. 数据定义

• CREATE：定义新表和其他数据库对象。
• ALTER：修改现有数据库对象的结构。
• DROP：删除数据库对象，例如表、索引或视图。

4. 数据控制

• GRANT：赋予用户对数据库执行操作的特定权限。
• REVOKE：撤销用户权限。

5. 事务控制

• BEGIN TRANSACTION：开始一个新事务。
• COMMIT：保存事务期间所做的所有修改。
• ROLLBACK：如果出现问题，撤销事务期间所做的所有更改。

6. 复杂查询

• JOIN 操作：根据相关列组合来自一个或多个表的行。
• 子查询：提供数据给主查询的嵌套查询。
• 聚合：COUNT、SUM、AVG、MAX 和 MIN 等函数，用于对数据集执行计算。

为什么使用 SQL？

• 效率：SQL 经过优化，可以成功地查询和操作大型数据集。
• 标准化：它是一种广泛采用的标准，确保了不同数据库系统之间的一致性。
• 健壮性：通过 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性提供强大的数据完整性和事务管理。
• 通用性：能够处理复杂的查询和数据关系，使其适用于从简单数据检索到复杂数据分析的广泛应用。

SQL 的常见用例

• 数据检索和报告：从数据库中提取特定数据以进行分析和报告。
• 数据库管理：创建和维护数据库结构，包括表、索引和视图。
• 数据集成：将来自不同来源的数据组合到一个数据库中以实现统一视图。
• 数据仓库：组织大量数据以用于商业智能和分析目的。
• 事务处理：确保需要数据一致性和完整性的应用程序的可靠事务处理。

Pandas 和 SQL 在数据分析中的比较

在数据分析方面，Pandas 和 SQL 都是不可或缺的工具，各有其独特的功能和能力。了解它们的差异和优势可以帮助您为特定需求选择合适的工具，甚至是如何最好地将它们结合使用。

易用性

Pandas

• Pythonic 语法：Pandas 旨在与 Python 无缝协作，对于熟悉该语言的人来说非常直观。过滤、分组和合并记录等操作直接且需要更少的代码行。
• 文档和社区：丰富的文档和活跃的社区为学习和故障排除提供了充足的资源。
• 交互式分析：Pandas 通常用于 Jupyter Notebook 等交互式环境，这有助于快速记录探索和可视化。

SQL

• 声明式语法：SQL 采用声明式方法，您指定要检索的数据，而不是如何检索。这对于信息检索任务可能很直观，但也可能需要更多学习才能进行复杂操作。
• 标准化语言：作为一种标准化语言意味着 SQL 在不同的关系数据库系统中始终如一地工作（具有一些特定于方言的变体）。
• 学习曲线：SQL 对于非数据库用户来说学习曲线较陡峭，但对于已经熟悉关系数据库标准的人来说则更容易。

性能

Pandas

• 内存处理：Pandas 在内存中运行，这使得它对于适合您设备 RAM 的数据集非常快。但是，对于非常大的数据集，性能可能会显着下降。
• 矢量化操作：使用矢量化操作，这些操作经过优化以提高整体性能，利用 NumPy 等底层库。

SQL

• 针对大型数据集进行了优化：SQL 数据库旨在有效地处理大型数据集，通常存储在磁盘而不是内存中。
• 查询优化：数据库引擎优化 SQL 查询以提高整体性能，使其适用于处理大型数据集上的复杂连接和聚合。
• 索引和连接：SQL 数据库使用索引来加快记录检索，并且可以有效地跨多个表执行连接。

灵活性

Pandas

• 多功能数据操作：Pandas 支持复杂的数据改进，包括重塑、透视和合并，为自定义数据操作提供了更大的灵活性。
• 多种数据格式：可以读取和写入 CSV、Excel、SQL 数据库和 JSON 等多种格式的数据，这使其适用于不同的数据源。
• 自定义函数：允许将自定义函数应用于记录，从而实现专门定制的数据处理工作流。

SQL

• 结构化查询：SQL 擅长结构化数据检索和管理，但对于没有额外工具或编程的复杂数据更改的灵活性较差。
• 固定模式：SQL 数据库使用硬性模式，这强制执行数据一致性，但可能不太适应更改记录结构。
• 事务：支持复杂的事务控制，确保跨多个操作的数据完整性和一致性。

数据环境

Pandas

• 交互式分析：非常适合探索性数据分析，尤其是在 Jupyter Notebook 等环境中，您可以在其中迭代分析和可视化记录。
• 本地开发：最适合本地开发环境，其中记录可以加载到内存中进行分析。

SQL

• 生产系统：非常适用于生产环境，其中记录存储和管理在关系数据库中，支持并发获取权和健壮的记录完整性。
• 数据仓库：常用于数据仓库场景，用于大规模记录存储和检索，与商业智能工具集成以进行报告和评估。

理想用例

何时使用 Pandas

• 数据清洗：删除重复项、处理缺失值和转换数据格式。
• 探索性数据分析 (EDA)：快速汇总、绘图和理解数据模式。
• 特征工程：通过转换现有数据为系统获取知识模型创建新功能。
• 内存分析：分析轻松适合您机器内存的数据集。

何时使用 SQL

• 大规模数据检索：查询和聚合存储在关系数据库中的大型数据集。
• 复杂连接和聚合：有效地执行跨多个表的复杂连接和聚合数据。
• 数据库管理：创建、更新和维护数据库模式和结构。
• 事务系统：在具有多个并发用户和事务的环境中确保数据一致性和完整性。

结合使用 Pandas 和 SQL

为了充分利用这两种工具的优势，许多数据分析师和科学家在工作流中将它们结合使用

• 使用 SQL 提取数据：使用 SQL 从关系数据库中有效地检索和聚合大型数据集。
• 使用 Pandas 处理数据：将检索到的数据导入 Pandas DataFrame 中，以进行进一步处理、清洗和分析。
• 混合方法：这种组合方法允许 SQL 在数据提取方面具有可扩展性和性能，同时 Pandas 在深入分析方面具有灵活性和交互性。