Я приведу серию примеров, иллюстрирующих использование базы данных Snowflake с помощью встроенного коннектора для выполнения стандартных операций с базой данных, таких как создание объектов, вставка/загрузка данных и выполнение запросов с помощью программы Python.
Этот блог является продолжением предыдущих сообщений, в которых я объяснял использование Python и выполнял операции с базами данных программным способом. Я настоятельно рекомендую посетить их в первую очередь.
Цель: давайте подключимся к той же базе данных и схеме tpcds_sf100tcl, которые мы использовали в предыдущем посте. Давайте обсудим еще некоторые операции с базой данных с использованием панд, такие как объединение, добавление, фильтры, значения NULL или отсутствующие значения и т. д.
Модуль Pandas содержит различные типы операций соединения, которые выполняются с использованием фрейма данных pandas. В пандах существует пять основных типов соединений: внутреннее соединение, левое внешнее соединение, правое внешнее соединение, полное внешнее соединение, индексное соединение.
Библиотеки Pandas поддерживают другой тип объединения, известный как Index join. Чтобы объединить фрейм данных по индексам, передайте left_index и right_index как true, т. е. оба фрейма данных объединяются в индексе с использованием соединения по умолчанию, т. е. внутреннего соединения.
Удаление дубликатов – это основное действие в каждом приложении для хранения данных при загрузке данных из промежуточной или целевой зон на нижестоящий уровень. Pandas также поддерживает функции удаления дубликатов.
Существует множество способов фильтровать данные, присутствующие во фрейме данных, по одному или нескольким условиям и возвращать результат. Предложение Where обычно используется для ограничения записей для дальнейшей обработки во всех системах управления базами данных.
Отсюда делаем вывод, что в библиотеке Pandas доступны различные методы для фильтрации строк и получения подмножества фрейма данных.
Точно так же в библиотеке есть много встроенных функций, используемых для анализа, очистки, исследования и манипулирования данными.
Заключение. Спасибо за прочтение. Я надеюсь, что этот блог поможет вам получить некоторые базовые сведения о библиотеке Pandas, включая операции с базой данных Snowflake. Если у вас есть дополнительные вопросы, свяжитесь со мной в моем Твиттере handle или в моем LinkedIn или оставьте комментарий ниже. Удачи!
Несколько моих предыдущих сообщений Серия 1, Серия 2&Серия 3для справки .
Для получения более подробной информации о официальной документации Pandas нажмите Ссылка.
Подробнее о взаимодействии Snowflake Python можно узнать по ссылке Ссылка.
Самое быстрое в мире облачное хранилище данных:
При разработке аналитического опыта, который используется клиентами в производственной среде, даже самые незначительные задержки во времени ответа на запрос становятся критическими. Узнайте, как с помощью Firebolt добиться производительности долей секунды при работе с ТБ данных.
