SQL

https://www.w3schools.com/sql/sql_case.asp

练习SQL可以在网站使用，有现成的一些经典表、数据和代码执行器。

SQL 和 pandas 是数据分析和处理领域中的两大重要工具，各有优势和局限性。以下是对它们的详细对比：

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1. 数据类型

特性	SQL	pandas
数据来源	主要操作关系型数据库中的表。	主要操作内存中的 DataFrame。
数据存储	数据通常存储在磁盘（数据库文件）。	数据存储在内存中（但可以从文件或数据库读取）。
数据结构	表（行和列的二维结构）。	DataFrame（类似于表）、Series（类似于列）。

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2. 基本操作

操作类型	SQL	pandas
查询	使用 SELECT 语句查询表中的数据。	使用 df.loc[] 或 df.query() 进行查询。
过滤	使用 WHERE 子句进行条件过滤。	通过布尔索引或 .query() 实现。
排序	使用 ORDER BY 对结果排序。	使用 df.sort_values()。
聚合	使用聚合函数（如 COUNT()、SUM()）。	使用 groupby().agg()。
分组	使用 GROUP BY 语句。	使用 df.groupby()。
连接	使用 JOIN 合并多张表。	使用 pd.merge()。
更新	使用 UPDATE 修改表中的数据。	直接对 DataFrame 修改值，例如 df.loc[]。
删除	使用 DELETE 删除表中的行。	使用 df.drop() 删除行或列。

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3. 语言与接口

特性	SQL	pandas
语言	专门的查询语言（如 SQL 标准、MySQL、PostgreSQL）。	Python 的数据操作库。
语法	声明式，代码更接近自然语言。	编程式，需要熟悉 Python 和 pandas API。
灵活性	专注于数据库操作，主要用于 CRUD。	适合复杂的数据分析和操作流程。

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4. 性能

特性	SQL	pandas
大数据处理	设计用于处理大规模数据（TB 级别）。	适合中小规模数据处理（GB 级别），可结合 Dask 处理更大数据。
索引优化	数据库支持索引，可以大幅提升查询性能。	pandas 也支持索引，但依赖内存，性能不如数据库。
并发性	支持多用户并发操作。	主要用于单用户操作，适合个人数据分析任务。

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5. 聚合与分组

特性	SQL	pandas
单列聚合	使用 SELECT SUM(column) FROM table。	使用 df['column'].sum()。
分组聚合	使用 GROUP BY column。	使用 df.groupby('column').agg() 或 transform()。
自定义聚合	较麻烦，需要编写存储过程或扩展函数。	非常灵活，支持自定义函数直接传递给 agg()。

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6. 合并数据

特性	SQL	pandas
连接方式	使用 JOIN（INNER、LEFT、RIGHT、FULL OUTER）。	使用 pd.merge()（支持同样的连接方式）。
多表连接	支持复杂的多表连接操作。	需要多次 merge 实现。
跨表操作	支持子查询和视图。	可通过合并后的 DataFrame 实现类似效果。

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7. 数据清洗

特性	SQL	pandas
缺失值处理	使用 NULL 和函数（如 COALESCE()）。	使用 df.fillna()、df.dropna()。
列操作	使用 ALTER TABLE 添加或删除列。	直接操作 DataFrame 列（如 df['new_col'] = ...）。
字符串操作	依赖字符串函数（如 SUBSTRING()、CONCAT()）。	使用 df['col'].str 的方法，例如 str.contains()。
日期操作	依赖日期函数（如 DATEADD()、DATEDIFF()）。	使用 pandas 的 pd.to_datetime() 和日期处理方法。

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8. 使用场景

场景	SQL	pandas
大规模数据存储与操作	SQL 是关系型数据库管理的核心工具，适合大数据分析。	适合中小规模数据操作，更灵活处理细节。
数据清洗与预处理	支持简单的数据清洗和转换。	功能强大，适合复杂的清洗任务。
复杂分析与建模	主要侧重数据的聚合和查询，不擅长建模和复杂分析。	内置许多分析工具，能与机器学习框架无缝集成。

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9. 结合使用

在现代数据工作流中，SQL 和 pandas 常常结合使用：

1. SQL：用于从数据库提取数据，完成基础的过滤、分组和聚合。
2. pandas：用于提取后的数据处理、清洗、分析和可视化。

例如：

import pandas as pd
import sqlalchemy

# 从 SQL 数据库提取数据
engine = sqlalchemy.create_engine('mysql+pymysql://user:password@host/dbname')
query = "SELECT * FROM table WHERE column > 100"
df = pd.read_sql(query, engine)

# 使用 pandas 处理提取的数据
df['new_col'] = df['existing_col'] * 2
result = df.groupby('group_col').agg({'new_col': 'sum'})
print(result)

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总结

对比点	SQL	pandas
擅长领域	数据库查询与管理、大规模数据处理	数据分析、清洗与建模
适用数据规模	TB 级别及以上	GB 级别或更小
执行位置	数据存储于数据库	数据加载到内存
扩展性	通过存储过程、触发器扩展	结合 Python 库灵活扩展

根据任务需求选择工具，或结合两者以实现高效工作流！