在数据分析行业,对数据提出的每一个问题都可以用多种潜在的语言和工具包来回答。每种语言都有其优势,它们之间也存在着不同的区别。不能否认的是,有些操作用Python执行起来要比SQL更加高效。这篇文章分享了4个能够节省时间的案例,在这几个案例中,Python在探索和分析数据集方面远远优于SQL。
假设你正在探索新的数据集,可以使用许多不同的方法来统计描述这些数据,并得到总体感知。例如:
·,计数
·,平均值
·,标准偏差
·,最小值
·,第一四分位数
·,第二四分位数(中位数)
·,第三四分位数
·,最大值
要想在SQL中得到以上信息,你需要输入: