データを管理するデータベース

ファイルシステム

pandas & csv

連結データ:merge、join、concat

pd.merge()

pd.merge(df1, df2)

pd.merge(how='inner')

pd.merge(df1, df2, how='inner')

pd.merge(how='outer')

pd.merge(df1, df2, how='outer')

df.join()

df1.join(df2, how='outer', lsuffix='_caller', rsuffix='_other')

df.concat()

pd.concat([df1,df2])

Pandasのいくつかの有用な機能

ろ過演算

1.df“columname”

df['A']

2. loc()

df.loc[[행],[열]]

print(df.loc[0])
print(df.loc[0, 'B'])
print(df.loc[:, 'A'])

3. iloc()

df.iloc[[행],[열]]

print(df.iloc[0])
print(df.iloc[:, 0])
print(df.iloc[0, 'B']) # error
print(df.iloc[0, 1])

グループ演算:groupby()、apply()

groupby()

apply()

df.groupby(['Columns1']).max().apply(np.sqrt)

マルチユーザ環境

SQL

SQL文タイプ

データ定義言語（DDL）

データ管理言語（DML）

Pythonによるデータベースの処理

Python DB-API

sqlite 3モジュールを使用してデータベースに接続する

接続（）：接続

conn = sqlite3.connect('example.db')

cursor()cursor()cursor()cursor()cursor()cursor()cursor()cursor()cursor()cursor()cursor()cursor()cursor()cursor()cursor

c = conn.cursor()

execute(),executemany():クエリーコマンド

# Create table
c.execute('''CREATE TABLE stocks
             (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')

# Insert a row of data
c.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2021-01-01','BUY','RHAT',100,35.14)")

commit():データベースに反映

conn.commit()

close():終了

conn.close()