在数据处理和分析领域，Pandas 和 SQL 都是非常强大的工具。虽然它们具有不同的语法和应用场景，但在很多操作上具有相似的功能。下面我们将详细对比 Pandas 和 SQL 在常见数据操作方面的异同。
一、数据读取与写入
SQL
在 SQL 中，读取数据通常是通过连接数据库，并使用 SELECT 语句从特定的表中获取数据。写入数据则可以使用 INSERT INTO、UPDATE 和 DELETE 等语句来进行操作。
例如，从名为 students 的表中读取所有数据：
SELECT * FROM students;
向 students 表中插入一条新记录：
INSERT INTO students (name, age) VALUES ('John Doe', 20);
Pandas
Pandas 提供了丰富的函数来读取各种格式的数据文件，如 read_csv、read_excel、read_json 等。写入数据也有相应的方法，如 to_csv、to_excel 等。
例如，读取一个 CSV 文件：
import pandas as pddf = pd.read_csv('students.csv')
将数据框写入 CSV 文件：
df.to_csv('new_students.csv', index=False)
二、数据选择与筛选
SQL
使用 SELECT 语句选择特定的列，通过 WHERE 子句进行条件筛选。
例如，选择 students 表中的 name 和 age 列：
SELECT name, age FROM students;
筛选年龄大于 18 岁的学生：
SELECT * FROM students WHERE age > 18;
Pandas
在 Pandas 中，通过列名列表选择列，使用布尔索引进行筛选。
例如，选择特定列：
df[['name', 'age']]
筛选年龄大于 18 岁的行：
df[df['age'] > 18]
三、排序
SQL
使用 ORDER BY 子句按照指定列进行排序，可指定升序（ASC，默认）或降序（DESC）。
例如，按照年龄升序排序：
SELECT * FROM students ORDER BY age ASC;
按照年龄降序排序：
SELECT * FROM students ORDER BY age DESC;
Pandas
使用 sort_values 方法进行排序，通过参数指定列名和排序顺序。
例如，按照年龄升序排序：
df.sort_values('age')
按照年龄降序排序：
df.sort_values('age', ascending=False)
四、分组聚合
SQL
通过 GROUP BY 子句将数据按照指定列分组，然后使用聚合函数（如 SUM、AVG、COUNT 等）对每组进行计算。
例如，计算每个班级的学生人数：
SELECT class, COUNT(*) as student_count FROM students GROUP BY class;
计算每个班级的平均年龄：
SELECT class, AVG(age) as average_age FROM students GROUP BY class;
Pandas
使用 groupby 方法结合聚合函数（如 sum、mean、count 等）实现分组聚合。
例如，计算每个班级的学生人数：
df.groupby('class')['id'].count()
计算每个班级的平均年龄：
df.groupby('class')['age'].mean()
五、连接（JOIN）
SQL
支持多种连接方式，如内连接（INNER JOIN）、左连接（LEFT JOIN）、右连接（RIGHT JOIN）和全外连接（FULL OUTER JOIN）。
例如，内连接两个表 students 和 courses 基于共同的 student_id 列：
SELECT * FROM students INNER JOIN courses ON students.student_id = courses.student_id;
Pandas
可以使用 merge 方法实现类似的连接操作。
例如，内连接两个数据框 df_students 和 df_courses 基于共同的列：
pd.merge(df_students, df_courses, on='student_id')
六、数据更新与删除
SQL
使用 UPDATE 语句更新数据，DELETE 语句删除数据。
例如，将年龄为 20 的学生的姓名更新为 ‘Jane Doe’：
UPDATE students SET name = 'Jane Doe' WHERE age = 20;
删除年龄小于 15 岁的学生记录：
DELETE FROM students WHERE age < 15;
Pandas
更新数据可以通过直接赋值或使用相关方法，删除数据通常使用 drop 方法。
例如，更新年龄列的值：
df.loc[df['age'] == 20, 'name'] = 'Jane Doe'
删除特定行：
df = df.drop(df[df['age'] < 15].index)
七、创建新列
SQL
可以在 SELECT 语句中使用表达式创建新列。
例如，计算学生成绩的百分比：
SELECT score, score / 100 as score_percentage FROM grades;
Pandas
使用 assign 方法或直接进行计算创建新列。
例如，计算成绩的百分比：
df = df.assign(score_percentage = df['score'] / 100)
或者：
df['score_percentage'] = df['score'] / 100
八、数据去重
SQL
使用 DISTINCT 关键字去除重复行。
例如，获取不重复的班级列表：
SELECT DISTINCT class FROM students;
Pandas
使用 drop_duplicates 方法去重。
例如，去除数据框中重复的行：
df.drop_duplicates()
九、子查询
SQL
子查询是在一个查询内部嵌套另一个查询，用于更复杂的条件判断和数据获取。
例如，获取年龄大于平均年龄的学生：
SELECT * FROM students WHERE age > (SELECT AVG(age) FROM students);
Pandas
虽然 Pandas 没有直接对应的子查询概念，但可以通过多个步骤和函数的组合来实现类似的效果。
十、窗口函数
SQL
支持窗口函数，如 ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK 等，用于在结果集中进行排名、累计计算等操作。
例如，为每个班级的学生按照年龄排序并编号：
SELECT class, age, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY class ORDER BY age) as row_num FROM students;
Pandas
可以使用 rank 方法和分组操作来实现类似的排名功能。
例如，为每个班级的学生按照年龄排名：
df['rank'] = df.groupby('class')['age'].rank()
十一、数据类型处理
SQL
在创建表时定义列的数据类型，并且在操作中会进行相应的数据类型转换和验证。
Pandas
数据类型的处理相对灵活，可以通过 dtype 属性查看和修改数据框列的数据类型。
十二、性能和可扩展性
SQL
当处理大规模数据时，通常在关系型数据库中执行 SQL 操作具有更好的性能和可扩展性，尤其是在经过适当的索引优化和数据库配置的情况下。
Pandas
对于较小到中等规模的数据，Pandas 在内存中操作数据非常方便和高效。但对于非常大的数据量，可能会面临内存限制。
综上所述，Pandas 和 SQL 在数据处理和分析中各有优势。SQL 更适合与关系型数据库交互，处理大规模数据和复杂的事务操作。Pandas 则在数据探索、预处理和与 Python 生态系统的集成方面表现出色，适用于灵活的数据分析和快速原型开发。在实际应用中，根据具体的需求和数据场景，选择合适的工具能够提高工作效率和数据分析的质量。
