从 ES|QL 到 Python 中的原生 Pandas 数据帧：深度集成与分析

从 ES|QL 到 Python 中的原生 Pandas 数据帧：深度集成与分析

一、ES|QL 简介与应用

1.1 什么是 ES|QL

ES|QL（Elasticsearch Query Language）是 Elastic 公司推出的一种查询语言，旨在简化数据的过滤、转换和分析过程。它支持迭代探索数据，由一系列管道命令组成，提供了从、行、显示等源命令。

1.2 ES|QL 的核心优势

ES|QL 的设计易于学习，适用于最终用户、SRE 团队、应用开发人员等。它的核心优势在于能够提供强大的计算和聚合功能，帮助用户轻松处理和分析存储在 Elasticsearch 中的数据。

二、Pandas 数据帧基础

2.1 Pandas 数据帧概述

Pandas 是 Python 中广泛使用的数据分析库，其核心数据结构之一就是 DataFrame。DataFrame 是一个二维标签化数据结构，可以将其想象为一个 Excel 表格，有行和列。

2.2 创建 Pandas 数据帧

创建 DataFrame 的常用方法包括通过列表、字典、NumPy 数组或从 CSV 文件中创建。以下是通过字典创建 DataFrame 的示例代码：

import pandas as pd

data = {
    'platform': ['qq', 'weixin', 'weibo', 'taobao'],
    'year': [2000, 2010, 2005, 2004],
    'percent': [0.71, 0.89, 0.63, 0.82]
}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

三、从 ES|Q