


Bagaimanakah Saya Boleh Mengoptimumkan Penggabungan DataFrame dengan Kekangan Tarikh Menggunakan SQL?
Menggabungkan Bingkai Data dengan Kekangan Tarikh
Pengenalan:
Menggabungkan bingkai data berdasarkan syarat gabungan dan kekangan tarikh boleh menjadi tugas biasa dalam analisis data. Walaupun panda menyediakan pelbagai pilihan penggabungan, mengoptimumkan prestasi dengan menapis semasa proses penggabungan boleh berfaedah untuk mengelakkan pengendalian bingkai data perantaraan yang besar. Artikel ini membincangkan pendekatan alternatif menggunakan SQL untuk mencapai kecekapan ini.
Penggabungan dengan Penapisan:
Coretan kod yang disediakan menunjukkan penggabungan dua bingkai data A dan B menggunakan pd. fungsi merge() dan kemudiannya menapis keputusan berdasarkan keadaan tarikh. Walau bagaimanapun, pendekatan ini boleh menjadi suboptimum apabila bekerja dengan bingkai data yang besar disebabkan oleh bingkai data perantaraan yang dibuat sebelum penapisan.
SQL sebagai Alternatif:
SQL menyediakan cara yang lebih cekap untuk melaksanakan gabungan ini dengan penapisan dalam pertanyaan itu sendiri. Dengan menyambung ke pangkalan data dalam memori, kami boleh menulis pertanyaan yang melaksanakan penapisan sertaan dan tarikh dalam satu langkah.
Contoh Kod:
Kod berikut menunjukkan pendekatan SQL:
<code class="python">import pandas as pd import sqlite3 # Connect to in-memory database conn = sqlite3.connect(':memory:') # Write dataframes to tables terms.to_sql('terms', conn, index=False) presidents.to_sql('presidents', conn, index=False) war_declarations.to_sql('wars', conn, index=False) # SQL query qry = ''' select start_date PresTermStart, end_date PresTermEnd, wars.date WarStart, presidents.name Pres from terms join wars on date between start_date and end_date join presidents on terms.president_id = presidents.president_id ''' # Read SQL query results into dataframe df = pd.read_sql_query(qry, conn)</code>
Keputusan:
Dfframe data yang terhasil mengandungi baris di mana tarikh dalam A sepadan dengan keadaan tarikh dalam B. Dalam contoh khusus ini , ia mengembalikan presiden dan terma semasa dua peperangan diisytiharkan.
Kelebihan:
Pendekatan ini menawarkan kelebihan berikut:
- Kecekapan: Melaksanakan gabungan dan penapisan dalam satu pertanyaan, menghapuskan keperluan untuk kerangka data perantaraan.
- Fleksibiliti: Membenarkan keadaan penapisan yang lebih kompleks dalam pertanyaan SQL .
- Tiada Bingkai Data Perantaraan: Mengelakkan menyimpan bingkai data perantaraan yang berpotensi besar sebelum menapis.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengoptimumkan Penggabungan DataFrame dengan Kekangan Tarikh Menggunakan SQL?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
