নিয়মিত রিলেশনাল ডেটাবেজে প্যান্ডাস ডেটাফ্রেমের সুবিধা


13

ডেটা সায়েন্সে, অনেকে ডান্ডাস্টোর হিসাবে প্যান্ডাস ডেটা ফ্রেমগুলি ব্যবহার করছেন বলে মনে হয় । মাইএসকিউএল এর মতো নিয়মিত রিলেশনাল ডাটাবেসের তুলনায় পান্ডার বৈশিষ্ট্যগুলি কী যা এটিকে উচ্চতর ডেটাস্টোর করে তোলে , যা প্রোগ্রামিংয়ের অন্যান্য অনেক ক্ষেত্রে ডেটা সঞ্চয় করতে ব্যবহৃত হয়?

যদিও পান্ডাস ডেটা অনুসন্ধানের জন্য কিছু দরকারী ফাংশন সরবরাহ করে, আপনি এসকিউএল ব্যবহার করতে পারবেন না এবং আপনি ক্যোয়ারী অপ্টিমাইজেশন বা অ্যাক্সেস সীমাবদ্ধতার মতো বৈশিষ্ট্যগুলি হারাবেন।


5
পান্ডাস কোনও ডেটাস্টোর নয়। আপনার কম্পিউটারটি বন্ধ করুন এবং আপনার ডেটাফ্রেম সেখানে থাকবে না। পান্ডস স্মৃতিতে munging জন্য হয়। যার অর্থ এটি স্মৃতিতে ফিট না হলে এটি কাজ করবে না। তবে এর স্পার্ক নামে একটি বড় ভাই রয়েছে তাই এটি বড় কথা নয়। বড় ভাই আসলে এসকিউএল এবং ক্যোয়ারী অপ্টিমাইজেশান সমর্থন করে। আরও দেখুন pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/comparison_with_sql.html
Emre

উত্তর:


8

আমি মনে করি আপনার প্রশ্নের ভিত্তিতে একটি সমস্যা আছে। আরডিবিএমএস যেভাবে পান্ডাস "ডেটাস্টোর" নয়। পান্ডাস হ'ল মেমরির সাথে খাপ খাবে এমন ডেটা ম্যানিপুলেট করার জন্য পাইথন লাইব্রেরি। অসুবিধা:

  • পান্ডস তথ্য স্থির রাখে না। এটিতে TO_SQL নামক একটি (ধীর) ফাংশন রয়েছে যা আপনার পান্ডাস ডেটা ফ্রেমটিকে একটি আরডিবিএমএস টেবিলটিতে টিকিয়ে রাখবে।
  • পান্ডারা কেবল মেমরির সাথে খাপ খায় এমন ফলাফলগুলি পরিচালনা করবে যা পূরণ করা সহজ। আপনি এর আশপাশে কাজ করার জন্য ডেস্ক ব্যবহার করতে পারেন, বা আপনি র‌্যামের অতিক্রম করে এমন ডেটা চালনা করতে আরডিবিএমএসে (যা টেম্প স্পেসের মতো সব ধরণের কৌশল ব্যবহার করে) ডেটা নিয়ে কাজ করতে পারেন।

2

পান্ডা থেকে ( মূল পৃষ্ঠা )

পাইথন ডেটা বিশ্লেষণ গ্রন্থাগার

পান্ডাস একটি ওপেন সোর্স, বিএসডি-লাইসেন্সযুক্ত লাইব্রেরি পাইথন প্রোগ্রামিং ভাষার জন্য উচ্চ-কর্মক্ষমতা, সহজেই ব্যবহারযোগ্য ডেটা স্ট্রাকচার এবং ডেটা বিশ্লেষণ সরঞ্জাম সরবরাহ করে।

যদিও পান্ডারা অবশ্যই এসকিউএল এর মাধ্যমে বা অন্য বেশ কয়েকটি ডেটা স্টোরেজ পদ্ধতিতে ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারে তবে এর প্রাথমিক উদ্দেশ্য পাইথনকে ডেটা বিশ্লেষণ করার সময় এটি আরও সহজ করে তোলা।

সেই লক্ষ্যে পান্ডাদের বিভিন্ন পদ্ধতি উপলব্ধ রয়েছে যা কিছু রিলেশনাল বীজগণিত ক্রিয়াকলাপকে এসকিউএল এর সাথে তুলনা করা যায় allow

এছাড়াও পান্ডাস NumPy এ সহজে অ্যাক্সেস সরবরাহ করে , যা

পাইথনের সাথে বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিংয়ের মৌলিক প্যাকেজ। এটি অন্যান্য বিষয়গুলির মধ্যে রয়েছে:

  • একটি শক্তিশালী এন-মাত্রিক অ্যারে অবজেক্ট
  • পরিশীলিত (সম্প্রচার) ফাংশন
  • সি / সি ++ এবং ফোর্টরান কোড সংহত করার সরঞ্জামগুলি
  • দরকারী লিনিয়ার বীজগণিত, ফুরিয়ার রূপান্তর এবং এলোমেলো সংখ্যা ক্ষমতা

2

গৃহীত উত্তর ছাড়াও:

রিলেশনাল ডাটাবেসগুলিতে প্রতি সারি ওভারহেডের প্রচুর পরিমাণে বাইট রয়েছে (উদাহরণস্বরূপ: এই প্রশ্ন ), যা বুককিপিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়, নালগুলি থেকে নালগুলি বলা হয়, যেমন এসিডের মতো মান নিশ্চিত করে । প্রতিবার আপনি যখন কোনও কলামটি পড়ছেন / লিখবেন, কেবলমাত্র এই কলামটির মান উপস্থাপনকারী কয়েকটি বাইটই পড়বে না, তবে এই বুককিপিং বাইটগুলি অ্যাক্সেস করা এবং সম্ভবত আপডেট করা হবে।

বিপরীতে, পান্ডাস (এছাড়াও আর ডেটা টেটেবল) বেশি ইন-মেমরি কলাম স্টোরের মতো। একটি কলাম হ'ল মানগুলির একটি অ্যারে এবং আপনি দ্রুত অদ্ভুত ভেক্টরাইজড ক্রিয়াকলাপগুলি / তালিকার আশঙ্কা ব্যবহার করতে সক্ষম হন যা কেবলমাত্র আপনার সত্যিকারের প্রয়োজনীয় মানগুলিতে অ্যাক্সেস করে। কেবলমাত্র কয়েকটি আদিম কলামযুক্ত সারণীর জন্য বহুবিজ্ঞানের ব্যবহারের ক্ষেত্রে রিলেশনাল ডাটাবেসগুলি একাধিকবার ধীর হয়ে যায়।


2

পান্ডাস একটি ইন-মেমরি ডেটা স্টোরেজ সরঞ্জাম। এটি আপনাকে খুব দ্রুত পরিমাণে খুব দ্রুত ডেটা থেকে খুব দ্রুত গণনা করতে দেয়।

এসকিউএল (সাধারণত) অবিরামভাবে ডেটা সঞ্চয় করে এবং এটি একটি ডাটাবেস। এসএমএলাইটের মতো পান্ডাস ব্যবহারের চেয়ে দ্রুত মেমরির এসকিউএল ডিবি চালানোও সম্ভব।


0

এসকিউএল আপনাকে অনেকগুলি ভিন্ন সম্পর্কের লেনদেন চালিয়ে যাওয়ার ও করার অনুমতি দেয় এবং সর্বদা এটি একাধিক বিভিন্ন ব্যবহারের জন্য সহজেই উপলব্ধ থাকে। মূলত সত্যের একটি উত্স বা যাওয়ার জায়গা। মাথার ওপরে নিশ্চয়ই আছে তবে কিছু বিশ্লেষণ খুব জটিল হতে পারে এবং সেট ভিত্তিক ক্রিয়াকলাপের উল্লেখযোগ্য পরিমাণের প্রয়োজন হতে পারে যা এমনকি একটি ছোট ডেটা সেটকে খুব দ্রুত একটি বড় হিসাবে রূপান্তর করতে পারে। আমার কাছে ডেটা প্রসেস রয়েছে যা ২০০০ এরও বেশি ক্যোরি রয়েছে যেগুলি 5 মিনিটেরও কম সময়ে টেরাবাইট প্রসেস করে এবং প্রেজেন্টিভ মডেলটির শেষে বিলিয়ন বিল্ড রেকর্ড করতে পারে এবং পাইথন এবং নম্পি 10x সময়ে ডেটাসেটের একটি ভগ্নাংশকে একটি সম্পর্কিত ডেটা স্টোর হিসাবে অর্জন করেছিল এবং এটি উপস্থাপনা স্তর পর্যন্ত পরিবেশন করুন।

একটি অতিরিক্ত পয়েন্ট, যদি মেঘে এটি করা আপনার কাছে একটি গতিশীল উদাহরণ রয়েছে যা এটির স্মৃতিশক্তি স্কেল করতে পারে তা নিশ্চিত করুন। এসকিউএল এর মাধ্যমে এটি সময়মত ফ্যাশনে এটি করার জন্য ডিস্ক এবং পর্যাপ্ত পরিমাণ গণনা করা about

আমি অনেকগুলি উপায়ে দেখছি যে তারা সহযোজনে কাজ করতে পারে। অনেক ডেটা সায়েন্স জব হ'ল পান্ডাস যা করার জন্য ডিজাইন করেছিলেন। কিছু ডেটা সায়েন্স জব হ'ল আরডিবিগুলি যা করতে ডিজাইন করেছিল। ভারসাম্য উভয় ব্যবহার করুন।

এটি সঠিক কাজটি করার জন্য সমস্ত সঠিক সরঞ্জাম সম্পর্কে।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.