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结合Pandas和SQL实现高效数据分析
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原文英文，约1900词，阅读约需7分钟。
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内容提要
本文介绍了如何在Jupyter Notebook中结合Pandas和SQL进行数据分析，使用pandasql编写SQL查询。通过分析Uber司机表现数据，展示了SQL在数据筛选中的优势与Python在统计分析中的灵活性，强调了两者结合的高效性。
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关键要点
- 本文介绍了如何在Jupyter Notebook中结合Pandas和SQL进行数据分析。
- 使用pandasql可以在Python环境中直接编写SQL查询。
- SQL适合快速筛选数据，而Python在统计分析和自定义计算方面更具灵活性。
- 通过分析Uber司机表现数据，展示了SQL和Python结合的高效性。
- 使用SQL筛选符合条件的司机，并用Pandas进行后续的数值计算。
- 分析了不同奖金选项的合格司机及其总奖金。
- 利用SQL和Python的集合逻辑，找出符合一个选项但不符合另一个选项的司机。
- 计算了低表现司机的比例，并分析了不与Uber合作的年收入。
- 探讨了购买新车后，司机需要提高的每周收入以维持利润率。
- 总结了SQL和Python结合的优势，简化了数据分析流程。
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