【Pandas vs SQL】数据分析代码详细对比，两大工具巅峰对决！

零、前言

在数据分析领域，pandas是python数据分析基础工具，SQL是数据库最常用分析语言。二者有相通的地方，也有很大的语法不同，做起数据分析来，谁将更胜一筹呢？

做过业务开发、跟数据库打交道比较多的小伙伴，经常会提到”增删改查“操作，分别对应数据的增加、删除、修改、查询，这4个操作。

下面，我将从查、增、删、改四个维度，依次比对pandas和SQL的实现步骤，比较二者的优劣。

【讲解视频】此文章同步讲解视频：

https://www.zhihu.com/zvideo/1463296616861536256
https://www.zhihu.com/zvideo/1468878502435385344

【准备数据】数据分析对象-B站top100排行榜数据
这里，我采用B站top100排行榜的数据，作为数据分析对象。

想学习如何爬取top100排行榜数据的小伙伴，请移步至：

https://www.zhihu.com/zvideo/1442441321721663488

爬取下来的数据，存到excel：

数据准备完毕，开始数据分析，pandas和SQL进行逐行比对！

一、查询

1.1 查询前3行

pandas查询前3行：

SQL查询前3行：

1.2 查询后3行

pandas查询后3行：

SQL查询后3行：

1.3 查询指定列

pandas方法1（中括号[]）:

pandas方法2（loc）：

pandas方法3ÿ