数据分析大作战，SQL V.S. Python，来看看这些考题你都会吗 ⛵

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  • 分类: Python

???? 作者：韩信子@ShowMeAI
???? 数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/40
???? 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/314
???? 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处
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对于数据分析师、数据科学家等数据从业人员来说，我们有很多的工具可以帮助我们探索与分析数据，发现数据之下的分布与模式规律，最常见和实用的技能是使用 SQL 和 Python 进行数据分析。SQL 和 Python 进行数据分析各有优势:

  • SQL 支持很多数据库（如 MS SQL、MySQL、SQLite、PostgreSQL等），可以很方便跨数据库使用，而且无需编程语言基础，可以快速上手。
  • Python 数据分析（这里指的使用 Pandas 工具库）比较灵活，可以进行数据清理、清洗、格式变化、复杂计算等，还支持很好的可视化，并能无缝衔接后续进一步深入挖掘与建模等流程。

但在大部分需求与功能上，SQL 和 Pandas 都是可以完成的，在本篇内容中，ShowMeAI就帮大家把所有的核心数据分析功能梳理处理，并用 SQL 和 Pandas 进行实现，我们可以轻松对比学习。

对于 Python 数据分析和 SQL 更详尽的内容，欢迎大家查阅ShowMeAI制作的系列教程和速查表：

  • 图解数据分析：从入门到精通系列教程

  • 数据科学工具库速查表 | Pandas 速查表

  • 编程语言速查表 | SQL 速查表

???? 场景&数据集

我们这里使用到的是 ???? mtcars数据集 ，它是一份1974年摩托风尚杂志的数据（1974 Motor Trend Magazine），你可以在 这里 下载到csv文本格式的文件，能够导入数据库的db格式文件可以在 这里 下载。

???? 实战数据集下载（百度网盘） ：公众号『ShowMeAI研究中心』回复『 实战 』，或者点击 这里 获取本文 [21]SQL与Pandas数据分析实操大全 『 mtcars数据集 』

⭐ ShowMeAI官方GitHub ：https://github.com/ShowMeAI-Hub

我们先用python对数据进行读取，读取为pandas dataframe格式。

 import numpy as np

import pandas as pd





mtcars_df = pd.read_csv("mtcars.csv")

下面我们梳理一下数据分析中会使用到的核心技能，并对比SQL和Pandas分别是如何实现这些功能的。

???? 数据选择

有时我们需要返回数据集的列(字段)子集。 例如，我们要从 

mtcars
数据集中选择 Miles/(US) 加仑 ( 
mpg
), 气缸数( 
cyl
) 和总马力 ( 
hp
）这几个字段对应的数据。

???? SQL

我们使用标准的 

SELECT
语句就可以完成数据选择。

 SELECT 

      mpg, 

      disp, 

      cyl 

FROM mtcars





##     mpg  disp cyl

## 1  21.0 160.0   6

## 2  21.0 160.0   6

## 3  22.8 108.0   4

.

.

.

## 30 19.7 145.0   6

## 31 15.0 301.0   8

## 32 21.4 121.0   4

???? Pandas

我们直接把字段子集的列表给到 dataframe 即可取出对应的数据子集。

 mtcars_df[['mpg', 'disp', 'cyl']]

##      mpg   disp  cyl

## 0   21.0  160.0    6

## 1   21.0  160.0    6

## 2   22.8  108.0    4

.

.

.

## 29  19.7  145.0    6

## 30  15.0  301.0    8

## 31  21.4  121.0    4

???? 限制

有时候我们希望提前查看一下数据集，但是在总体数据集很大的情况下，我们不能查看所有数据，我们会做一个限制，比如查看数据的前 5 行对表的结构和数据类型进行一个速览。

???? SQL

SQL有 

LIMIT n
语法可以限制与返回数据前 
n
行。

 SELECT * 

FROM mtcars 

  LIMIT 5;

  



##    mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb             model

## 1 21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4         Mazda RX4

## 2 21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4     Mazda RX4 Wag

## 3 22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1        Datsun 710

## 4 21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1    Hornet 4 Drive

## 5 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2 Hornet Sportabout

???? Pandas

Pandas通过 

df.head(n = 5)
的参数传入来返回头部 
5
行

 mtcars_df.head(n = 5)

##     mpg  cyl   disp   hp  drat  ...  vs  am  gear  carb              model

## 0  21.0    6  160.0  110  3.90  ...   0   1     4     4          Mazda RX4

## 1  21.0    6  160.0  110  3.90  ...   0   1     4     4      Mazda RX4 Wag

## 2  22.8    4  108.0   93  3.85  ...   1   1     4     1         Datsun 710

## 3  21.4    6  258.0  110  3.08  ...   1   0     3     1     Hornet 4 Drive

## 4  18.7    8  360.0  175  3.15  ...   0   0     3     2  Hornet Sportabout

## 

## [5 rows x 12 columns]

???? 统计计数

如果我们要对数据进行统计计数，SQL 和 Pandas 的实现方式也不太一样。

???? SQL

SQL通过 

count(*)
语法返回数据集的计数（例如下面是总行数）。

 SELECT COUNT(*) 

FROM 

  mtcars LIMIT 5;

  

##   COUNT(*)

## 1       32

???? Pandas

Pandas dataframe 有一个属性 

shape
，它返回数据集中的行数和列数。

 nrows, ncols = mtcars_df.shape

print("Number of Rows: ", nrows)

## Number of Rows:  32

???? 排序

在 SQL 和 Pandas 中，我们可以根据一列或多列的值对数据进行升序或降序排列。

???? SQL

SQL通过 

ORDER BY
来对数据进行排序，默认升序。

 SELECT * 

FROM mtcars 

  ORDER BY mpg 

  LIMIT 5;

  

##    mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb               model

## 1 10.4   8  472 205 2.93 5.250 17.98  0  0    3    4  Cadillac Fleetwood

## 2 10.4   8  460 215 3.00 5.424 17.82  0  0    3    4 Lincoln Continental

## 3 13.3   8  350 245 3.73 3.840 15.41  0  0    3    4          Camaro Z28

## 4 14.3   8  360 245 3.21 3.570 15.84  0  0    3    4          Duster 360

## 5 14.7   8  440 230 3.23 5.345 17.42  0  0    3    4   Chrysler Imperial

我们也可以指定降序排列（ 

DESC
)。

 SELECT * 

FROM mtcars 

  ORDER BY mpg DESC

  LIMIT 5;

  

##    mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb          model

## 1 33.9   4 71.1  65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1 Toyota Corolla

## 2 32.4   4 78.7  66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1       Fiat 128

## 3 30.4   4 75.7  52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2    Honda Civic

## 4 30.4   4 95.1 113 3.77 1.513 16.90  1  1    5    2   Lotus Europa

## 5 27.3   4 79.0  66 4.08 1.935 18.90  1  1    4    1      Fiat X1-9

我们也可以同时指定按照某些列升序，某些列降序进行排序，例如下面我们按照 

mpg
升序和 
model
降序对数据排列。

 SELECT * 

FROM mtcars 

  ORDER BY mpg ASC, model DESC 

  LIMIT 5;

  



##    mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb               model

## 1 10.4   8  460 215 3.00 5.424 17.82  0  0    3    4 Lincoln Continental

## 2 10.4   8  472 205 2.93 5.250 17.98  0  0    3    4  Cadillac Fleetwood

## 3 13.3   8  350 245 3.73 3.840 15.41  0  0    3    4          Camaro Z28

## 4 14.3   8  360 245 3.21 3.570 15.84  0  0    3    4          Duster 360

## 5 14.7   8  440 230 3.23 5.345 17.42  0  0    3    4   Chrysler Imperial

???? Pandas

Pandas中的 

sort_values
函数可以完成排序。

 mtcars_df.sort_values(by = 'mpg').head(n = 5)

##      mpg  cyl   disp   hp  drat  ...  vs  am  gear  carb                model

## 15  10.4    8  460.0  215  3.00  ...   0   0     3     4  Lincoln Continental

## 14  10.4    8  472.0  205  2.93  ...   0   0     3     4   Cadillac Fleetwood

## 23  13.3    8  350.0  245  3.73  ...   0   0     3     4           Camaro Z28

## 6   14.3    8  360.0  245  3.21  ...   0   0     3     4           Duster 360

## 16  14.7    8  440.0  230  3.23  ...   0   0     3     4    Chrysler Imperial

## 

## [5 rows x 12 columns]

我们可以在 

sort_values
函数中指定排序字段和方式。

 mtcars_df.sort_values(by = 'mpg', ascending=False).head(n = 5)

##      mpg  cyl  disp   hp  drat  ...  vs  am  gear  carb           model

## 19  33.9    4  71.1   65  4.22  ...   1   1     4     1  Toyota Corolla

## 17  32.4    4  78.7   66  4.08  ...   1   1     4     1        Fiat 128

## 27  30.4    4  95.1  113  3.77  ...   1   1     5     2    Lotus Europa

## 18  30.4    4  75.7   52  4.93  ...   1   1     4     2     Honda Civic

## 25  27.3    4  79.0   66  4.08  ...   1   1     4     1       Fiat X1-9

## 

## [5 rows x 12 columns]

当我们要对多个字段排序并指定不同的规则时，只要在 

sort_values
中传入对应的字段和排序规则列表即可。

 mtcars_df.sort_values(by = ['mpg', 'model'], ascending=[True, False]).head(n = 5)

##      mpg  cyl   disp   hp  drat  ...  vs  am  gear  carb                model

## 15  10.4    8  460.0  215  3.00  ...   0   0     3     4  Lincoln Continental

## 14  10.4    8  472.0  205  2.93  ...   0   0     3     4   Cadillac Fleetwood

## 23  13.3    8  350.0  245  3.73  ...   0   0     3     4           Camaro Z28

## 6   14.3    8  360.0  245  3.21  ...   0   0     3     4           Duster 360

## 16  14.7    8  440.0  230  3.23  ...   0   0     3     4    Chrysler Imperial

## 

## [5 rows x 12 columns]

???? 新字段生成

假如我们要基于目前已有字段 

mpg
和 
wt
创建两个新列 kg-per-gallon 
kpl
和 
wt_kg
，计算后保留小数点后两位，那 SQL 和 Pandas 的计算方式分别如下：

???? SQL

我们通过 

SELECT
可以直接构建新的字段与重命名，SQL 中也支持用 
ROUND
函数对数值精度进行控制。

 SELECT ROUND(mpg*1.60934, 2) AS kpg,

       ROUND(wt*1000*0.453592, 2) AS wt_kg

FROM mtcars LIMIT 5;



##     kpg   wt_kg

## 1 33.80 1188.41

## 2 33.80 1304.08

## 3 36.69 1052.33

## 4 34.44 1458.30

## 5 30.09 1560.36

???? Pandas

Pandas 创建新字段也非常简单，对于数值进行精度控制需要借助 numpy 和 round 函数。

 mtcars_df['kpg'] = np.round(mtcars_df['mpg']*1.60934, 2)

mtcars_df['wt_kg'] = np.round(mtcars_df['wt']*1000*0.453592, 2)

mtcars_df[['kpg', 'wt_kg']].head(n = 5)



##      kpg    wt_kg

## 0  33.80  1188.41

## 1  33.80  1304.08

## 2  36.69  1052.33

## 3  34.44  1458.30

## 4  30.09  1560.36

???? 数据选择

我们经常需要对数据进行条件选择，SQL 中会通过 

WHERE
语句来进行条件选择，而在 Pandas 中我们可以直接在 dataframe 后添加单一或组合条件来进行数据选择。具体示例如下：

???? SQL

从 mtcars 数据集中选择档位为4（ 

gear
为4）的汽车如下

 SELECT * 

FROM mtcars 

  WHERE gear = 4;



##     mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb          model

## 1  21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4      Mazda RX4

## 2  21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4  Mazda RX4 Wag

## 3  22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1     Datsun 710

## 4  24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2      Merc 240D

## 5  22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2       Merc 230

## 6  19.2   6 167.6 123 3.92 3.440 18.30  1  0    4    4       Merc 280

## 7  17.8   6 167.6 123 3.92 3.440 18.90  1  0    4    4      Merc 280C

## 8  32.4   4  78.7  66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1       Fiat 128

## 9  30.4   4  75.7  52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2    Honda Civic

## 10 33.9   4  71.1  65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1 Toyota Corolla

## 11 27.3   4  79.0  66 4.08 1.935 18.90  1  1    4    1      Fiat X1-9

## 12 21.4   4 121.0 109 4.11 2.780 18.60  1  1    4    2     Volvo 142E

如果我们需要使用组合条件，比如选择 

gear
为4以及气缸数 
cyl
小于或等于 6的数据，那在where 语句中我们可以用 
AND
等进行条件组合：

 SELECT * 

FROM mtcars 

  WHERE gear = 4 AND cyl <= 6;



##     mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb          model

## 1  21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4      Mazda RX4

## 2  21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4  Mazda RX4 Wag

## 3  22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1     Datsun 710

## 4  24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2      Merc 240D

## 5  22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2       Merc 230

## 6  19.2   6 167.6 123 3.92 3.440 18.30  1  0    4    4       Merc 280

## 7  17.8   6 167.6 123 3.92 3.440 18.90  1  0    4    4      Merc 280C

## 8  32.4   4  78.7  66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1       Fiat 128

## 9  30.4   4  75.7  52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2    Honda Civic

## 10 33.9   4  71.1  65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1 Toyota Corolla

## 11 27.3   4  79.0  66 4.08 1.935 18.90  1  1    4    1      Fiat X1-9

## 12 21.4   4 121.0 109 4.11 2.780 18.60  1  1    4    2     Volvo 142E

如果上面两个条件不是且关系，而是满足任何一个都可以，那我们把条件组合方式换成 

OR

 SELECT * 

FROM mtcars 

  WHERE gear = 4 OR cyl <= 6;



##     mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb          model

## 1  21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4      Mazda RX4

## 2  21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4  Mazda RX4 Wag

## 3  22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1     Datsun 710

## 4  21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1 Hornet 4 Drive

## 5  18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1        Valiant

## 6  24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2      Merc 240D

## 7  22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2       Merc 230

## 8  19.2   6 167.6 123 3.92 3.440 18.30  1  0    4    4       Merc 280

## 9  17.8   6 167.6 123 3.92 3.440 18.90  1  0    4    4      Merc 280C

## 10 32.4   4  78.7  66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1       Fiat 128

## 11 30.4   4  75.7  52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2    Honda Civic

## 12 33.9   4  71.1  65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1 Toyota Corolla

## 13 21.5   4 120.1  97 3.70 2.465 20.01  1  0    3    1  Toyota Corona

## 14 27.3   4  79.0  66 4.08 1.935 18.90  1  1    4    1      Fiat X1-9

## 15 26.0   4 120.3  91 4.43 2.140 16.70  0  1    5    2  Porsche 914-2

## 16 30.4   4  95.1 113 3.77 1.513 16.90  1  1    5    2   Lotus Europa

## 17 19.7   6 145.0 175 3.62 2.770 15.50  0  1    5    6   Ferrari Dino

## 18 21.4   4 121.0 109 4.11 2.780 18.60  1  1    4    2     Volvo 142E

???? Pandas

从 

mtcars
中返回 
gear == 4
的数据

 mtcars_df[mtcars_df.gear == 4]

##      mpg  cyl   disp   hp  drat  ...  gear  carb           model    kpg    wt_kg

## 0   21.0    6  160.0  110  3.90  ...     4     4       Mazda RX4  33.80  1188.41

## 1   21.0    6  160.0  110  3.90  ...     4     4   Mazda RX4 Wag  33.80  1304.08

## 2   22.8    4  108.0   93  3.85  ...     4     1      Datsun 710  36.69  1052.33

## 7   24.4    4  146.7   62  3.69  ...     4     2       Merc 240D  39.27  1446.96

## 8   22.8    4  140.8   95  3.92  ...     4     2        Merc 230  36.69  1428.81

## 9   19.2    6  167.6  123  3.92  ...     4     4        Merc 280  30.90  1560.36

## 10  17.8    6  167.6  123  3.92  ...     4     4       Merc 280C  28.65  1560.36

## 17  32.4    4   78.7   66  4.08  ...     4     1        Fiat 128  52.14   997.90

## 18  30.4    4   75.7   52  4.93  ...     4     2     Honda Civic  48.92   732.55

## 19  33.9    4   71.1   65  4.22  ...     4     1  Toyota Corolla  54.56   832.34

## 25  27.3    4   79.0   66  4.08  ...     4     1       Fiat X1-9  43.93   877.70

## 31  21.4    4  121.0  109  4.11  ...     4     2      Volvo 142E  34.44  1260.99

## 

## [12 rows x 14 columns]

如果要求 

gear == 4
以及 
cyl &lt;= 6
，那 Pandas 写法如下：

 mtcars_df[(mtcars_df.gear == 4) & (mtcars_df.cyl <= 6)]

##      mpg  cyl   disp   hp  drat  ...  gear  carb           model    kpg    wt_kg

## 0   21.0    6  160.0  110  3.90  ...     4     4       Mazda RX4  33.80  1188.41

## 1   21.0    6  160.0  110  3.90  ...     4     4   Mazda RX4 Wag  33.80  1304.08

## 2   22.8    4  108.0   93  3.85  ...     4     1      Datsun 710  36.69  1052.33

## 7   24.4    4  146.7   62  3.69  ...     4     2       Merc 240D  39.27  1446.96

## 8   22.8    4  140.8   95  3.92  ...     4     2        Merc 230  36.69  1428.81

## 9   19.2    6  167.6  123  3.92  ...     4     4        Merc 280  30.90  1560.36

## 10  17.8    6  167.6  123  3.92  ...     4     4       Merc 280C  28.65  1560.36

## 17  32.4    4   78.7   66  4.08  ...     4     1        Fiat 128  52.14   997.90

## 18  30.4    4   75.7   52  4.93  ...     4     2     Honda Civic  48.92   732.55

## 19  33.9    4   71.1   65  4.22  ...     4     1  Toyota Corolla  54.56   832.34

## 25  27.3    4   79.0   66  4.08  ...     4     1       Fiat X1-9  43.93   877.70

## 31  21.4    4  121.0  109  4.11  ...     4     2      Volvo 142E  34.44  1260.99

## 

## [12 rows x 14 columns]

如果要求 

gear == 4
或 
cyl &lt;= 6
，那 Pandas 写法如下：

 mtcars_df[(mtcars_df.gear == 4) | (mtcars_df.cyl <= 6)]

##      mpg  cyl   disp   hp  drat  ...  gear  carb           model    kpg    wt_kg

## 0   21.0    6  160.0  110  3.90  ...     4     4       Mazda RX4  33.80  1188.41

## 1   21.0    6  160.0  110  3.90  ...     4     4   Mazda RX4 Wag  33.80  1304.08

## 2   22.8    4  108.0   93  3.85  ...     4     1      Datsun 710  36.69  1052.33

## 3   21.4    6  258.0  110  3.08  ...     3     1  Hornet 4 Drive  34.44  1458.30

## 5   18.1    6  225.0  105  2.76  ...     3     1         Valiant  29.13  1569.43

## 7   24.4    4  146.7   62  3.69  ...     4     2       Merc 240D  39.27  1446.96

## 8   22.8    4  140.8   95  3.92  ...     4     2        Merc 230  36.69  1428.81

## 9   19.2    6  167.6  123  3.92  ...     4     4        Merc 280  30.90  1560.36

## 10  17.8    6  167.6  123  3.92  ...     4     4       Merc 280C  28.65  1560.36

## 17  32.4    4   78.7   66  4.08  ...     4     1        Fiat 128  52.14   997.90

## 18  30.4    4   75.7   52  4.93  ...     4     2     Honda Civic  48.92   732.55

## 19  33.9    4   71.1   65  4.22  ...     4     1  Toyota Corolla  54.56   832.34

## 20  21.5    4  120.1   97  3.70  ...     3     1   Toyota Corona  34.60  1118.10

## 25  27.3    4   79.0   66  4.08  ...     4     1       Fiat X1-9  43.93   877.70

## 26  26.0    4  120.3   91  4.43  ...     5     2   Porsche 914-2  41.84   970.69

## 27  30.4    4   95.1  113  3.77  ...     5     2    Lotus Europa  48.92   686.28

## 29  19.7    6  145.0  175  3.62  ...     5     6    Ferrari Dino  31.70  1256.45

## 31  21.4    4  121.0  109  4.11  ...     4     2      Volvo 142E  34.44  1260.99

## 

## [18 rows x 14 columns]

???? 数据分组

我们对数据进行分析，分组和按组统计是最重要的核心功能，我们来看看 SQL 和 Pandas 都分别如何对数据分组：

???? SQL

在 SQL 中可以借助于 

GROUP BY
语句对数据进行分组，例如下面是我们基于 gear 字段进行数据分组。

 SELECT 

    gear, 

    COUNT(*) 

    FROM mtcars 

        GROUP BY gear;

        

##   gear COUNT(*)

## 1    3       15

## 2    4       12

## 3    5        5

Pandas 中可以直接对 dataframe 使用 groupby 函数进行数据分组，如下：

???? Pandas

 mtcars_df.groupby("gear").count()['model']

## gear

## 3    15

## 4    12

## 5     5

## Name: model, dtype: int64

???? 统计均值

非常常见的统计任务之一是对数据进行均值统计，对应的 SQL 和 Pandas 操作如下：

???? SQL

 SELECT 

    AVG(wt), 

    AVG(hp), 

    AVG(mpg) 

FROM mtcars;



##   AVG(wt)  AVG(hp) AVG(mpg)

## 1 3.21725 146.6875 20.09062

???? Pandas

 mtcars_df[['wt', 'hp', 'mpg']].mean()



## wt       3.217250

## hp     146.687500

## mpg     20.090625

## dtype: float64

???? 方差

对于方差而言，SQL 和 Pandas 的计算方式如下：

???? SQL

 SELECT AVG(wt*wt) - AVG(wt)*AVG(wt) AS WT,

        AVG(hp*hp) - AVG(hp)*AVG(hp) AS HP,

        AVG(mpg*mpg) - AVG(mpg)*AVG(mpg) AS MPG 

FROM mtcars;



##          WT       HP      MPG

## 1 0.9274609 4553.965 35.18897

???? Pandas

 mtcars_df[['wt', 'hp', 'mpg']].var(ddof=0)



## wt        0.927461

## hp     4553.964844

## mpg      35.188975

## dtype: float64

???? 极差/范围

另外一个常用统计量是极差（最大值 - 最小值），SQL 和 Pandas 的做法如下：

???? SQL

 SELECT min(gear) AS MIN,

           max(gear) AS MAX, 

           sum(gear) AS TOTAL,

           max(gear)-min(gear) AS RANGE

FROM mtcars;



##   MIN MAX TOTAL RANGE

## 1   3   5   118     2

???? Pandas

 # Min

mtcars_df['gear'].min()

## 3





#Max

mtcars_df['gear'].max()

## 5





#Total

mtcars_df['gear'].sum()

## 118





#Range

mtcars_df['gear'].max() - mtcars_df['gear'].min()

## 2

???? 总结

在本篇中，ShowMeAI将使用 SQL 和 Python（Pandas 工具库）进行数据分析做了梳理和对比，两个都是非常常见的工具和方式，大家可以对比学习掌握后灵活使用。

参考资料

  • ???? 图解数据分析：从入门到精通系列教程 ：https://www.showmeai.tech/tutorials/33
  • ???? 数据科学工具库速查表 | Pandas 速查表 ：https://www.showmeai.tech/article-detail/101
  • ???? 编程语言速查表 | SQL 速查表 ：https://www.showmeai.tech/article-detail/99

标签: python

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