Telegram Group & Telegram Channel
🦆 Как использовать DuckDB с Python: практическое руководство по аналитике

DuckDB — это современная in-process аналитическая СУБД, разработанная как “SQLite для аналитики”. Она идеально подходит для обработки больших объёмов данных на локальной машине без необходимости поднимать сервер или использовать тяжёлые хранилища.

📦 Что делает DuckDB особенной?
- Работает как библиотека внутри Python (через `duckdb`)
- Поддерживает SQL-запросы напрямую к pandas DataFrame, CSV, Parquet, Arrow и другим источникам
- Оптимизирована под аналитические запросы: агрегации, группировки, фильтрации
- Мгновенно работает с большими файлами без предварительной загрузки

🧪 Пример рабочего сценария:

1️⃣ Чтение и анализ Parquet-файла:

import duckdb

duckdb.sql("SELECT COUNT(*), AVG(price) FROM 'data.parquet'")


2️⃣ Интеграция с pandas:

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")
result = duckdb.sql("SELECT category, AVG(value) FROM df GROUP BY category").df()


3️⃣ Объединение нескольких источников:

duckdb.sql("""
SELECT a.user_id, b.event_time
FROM 'users.parquet' a
JOIN read_csv('events.csv') b
ON a.user_id = b.user_id
""")


🧠 Почему это важно:
- 📊 Вы можете использовать SQL и pandas одновременно
- 🚀 DuckDB быстрее pandas в большинстве аналитических задач, особенно на больших данных
- 🧩 Поддержка стандартов данных (Parquet, Arrow) даёт нативную интеграцию с экосистемой Data Science
- 🔧 Не требует настройки: просто установите через pip install duckdb

🎯 Применения:
- Локальный анализ данных (до десятков ГБ) — без Spark
- Объединение таблиц из разных форматов (Parquet + CSV + DataFrame)
- Прототипирование ETL-пайплайнов и построение дашбордов
- Быстрая агрегация и отчёты по логам, BI-данным, IoT-стримам и пр.

📌 Советы:
- Используйте read_parquet, read_csv_auto и from_df() для гибкой загрузки данных
- Результаты запросов можно конвертировать обратно в pandas через .df()
- DuckDB поддерживает оконные функции, GROUP BY, JOIN, UNION, LIMIT, подзапросы и многое другое — это полноценный SQL-движок

🔗 Подробный гайд:
https://www.kdnuggets.com/integrating-duckdb-python-an-analytics-guide

#DuckDB #Python #DataScience #Analytics #SQL #Pandas #Parquet #BigData



group-telegram.com/data_math/785
Create:
Last Update:

🦆 Как использовать DuckDB с Python: практическое руководство по аналитике

DuckDB — это современная in-process аналитическая СУБД, разработанная как “SQLite для аналитики”. Она идеально подходит для обработки больших объёмов данных на локальной машине без необходимости поднимать сервер или использовать тяжёлые хранилища.

📦 Что делает DuckDB особенной?
- Работает как библиотека внутри Python (через `duckdb`)
- Поддерживает SQL-запросы напрямую к pandas DataFrame, CSV, Parquet, Arrow и другим источникам
- Оптимизирована под аналитические запросы: агрегации, группировки, фильтрации
- Мгновенно работает с большими файлами без предварительной загрузки

🧪 Пример рабочего сценария:

1️⃣ Чтение и анализ Parquet-файла:


import duckdb

duckdb.sql("SELECT COUNT(*), AVG(price) FROM 'data.parquet'")


2️⃣ Интеграция с pandas:

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")
result = duckdb.sql("SELECT category, AVG(value) FROM df GROUP BY category").df()


3️⃣ Объединение нескольких источников:

duckdb.sql("""
SELECT a.user_id, b.event_time
FROM 'users.parquet' a
JOIN read_csv('events.csv') b
ON a.user_id = b.user_id
""")


🧠 Почему это важно:
- 📊 Вы можете использовать SQL и pandas одновременно
- 🚀 DuckDB быстрее pandas в большинстве аналитических задач, особенно на больших данных
- 🧩 Поддержка стандартов данных (Parquet, Arrow) даёт нативную интеграцию с экосистемой Data Science
- 🔧 Не требует настройки: просто установите через pip install duckdb

🎯 Применения:
- Локальный анализ данных (до десятков ГБ) — без Spark
- Объединение таблиц из разных форматов (Parquet + CSV + DataFrame)
- Прототипирование ETL-пайплайнов и построение дашбордов
- Быстрая агрегация и отчёты по логам, BI-данным, IoT-стримам и пр.

📌 Советы:
- Используйте read_parquet, read_csv_auto и from_df() для гибкой загрузки данных
- Результаты запросов можно конвертировать обратно в pandas через .df()
- DuckDB поддерживает оконные функции, GROUP BY, JOIN, UNION, LIMIT, подзапросы и многое другое — это полноценный SQL-движок

🔗 Подробный гайд:
https://www.kdnuggets.com/integrating-duckdb-python-an-analytics-guide

#DuckDB #Python #DataScience #Analytics #SQL #Pandas #Parquet #BigData

BY Математика Дата саентиста


Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260

Share with your friend now:
group-telegram.com/data_math/785

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Either way, Durov says that he withdrew his resignation but that he was ousted from his company anyway. Subsequently, control of the company was reportedly handed to oligarchs Alisher Usmanov and Igor Sechin, both allegedly close associates of Russian leader Vladimir Putin. The Securities and Exchange Board of India (Sebi) had carried out a similar exercise in 2017 in a matter related to circulation of messages through WhatsApp. The regulator said it has been undertaking several campaigns to educate the investors to be vigilant while taking investment decisions based on stock tips. This ability to mix the public and the private, as well as the ability to use bots to engage with users has proved to be problematic. In early 2021, a database selling phone numbers pulled from Facebook was selling numbers for $20 per lookup. Similarly, security researchers found a network of deepfake bots on the platform that were generating images of people submitted by users to create non-consensual imagery, some of which involved children. One thing that Telegram now offers to all users is the ability to “disappear” messages or set remote deletion deadlines. That enables users to have much more control over how long people can access what you’re sending them. Given that Russian law enforcement officials are reportedly (via Insider) stopping people in the street and demanding to read their text messages, this could be vital to protect individuals from reprisals.
from us


Telegram Математика Дата саентиста
FROM American