КУРС
DATA SCIENCE ACADEMY
Научитесь использовать инструменты анализа данных, включая языки программирования и средства визуализации.Функция “query” (запрос) относится к программированию и БД. Чаще всего она подходит для отправки запросов к БД с целью извлечения, обновления, удаления или вставки информации. При этом возможно применение опции в Google-таблицах, Python и даже Excel. Ниже подробно рассмотрим, в чем особенности применения для каждого из вариантов, и о каких особенностях важно знать.
Функция query в Гугл-таблицах
Последнее время набирает популярности функция query в Гугл Таблицах. Здесь она представляет собой полезного помощника для извлечения табличных сведений с применением структурированного языка запросов, подобного SQL. Опция позволяет фильтровать, сортировать, объединять и агрегировать сведения в таблице для получения интересующих сведений.
Синтаксис опции имеет такой вид — «=QUERY(диапазон_данных, “запрос”, [число_заголовков])», где
- диапазон_данных — ячейки «от и до», из которых требуется извлечь информацию;
- “запрос” — строчка, содержащая команду на языке запросов, определяющим список данных для обработки;
- [число_заголовков] — альтернативная составляющая, показывающая, сколько строчек в начале диапазона относится к категории заголовков.
Примеров применения query в Гугл Таблицах много, благодаря большой функциональности инструмента:
- Фильтрация информации. Использование условий WHERE для отбора строк, удовлетворяющих определенному правилу. Пример: “SELECT * WHERE B > 20” выберет строчки, где параметр в B-столбце больше 20.
- Сортировка данных. Оператор ORDER BY сортирует сведения по одному или нескольким столбцам. К примеру, “SELECT * ORDER BY B DESC” выполняет работу в отношении B-столбца.
- Выбор определенных методов. Применение “SELECT D, E, F” обеспечивает поиск только упомянутых в перечне строк.
- Соединение таблиц. Применение JOIN для объединения табличных данных на базе идентичных значений столбцов. Пример: “SELECT * FROM таблица2 JOIN таблица3 ON таблица2.столбец = таблица3.столбец” объединяет таблицу2 и таблицу3 по одинаковым параметрам.
- Агрегация информации. Предусматривает применение COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN и иных инструментов для расчета суммы, среднего параметра, числа или иных агрегированных показателей для конкретных строчек.
Функция query в excel
Одним из мощных инструментов считается функция Power Query в Excel. Применяется для импорта, преобразования и комбинирования информации из разных источников. Позволяет выполнять широкий спектр операций для подготовки информации перед анализом и отчетностью.
С помощью Power Query в Excel доступны следующие опции в отношении данных:
- Импорт из разных источников из файлов Excel, БД, txt-файлов, CSV-файлов, интернет-сервисов, папок с документами и иных.
- Преобразование типов данных, объединение таблиц, фильтрация и сортировка, разделение или объединение столбцов, удаление дубликатов, внесение пропущенных сведений и т. д.
- Очистка информации от нежелательных параметров, удаление строк или столбцов с неправильными данными или пустыми значениями, обработка текстовых сведений и исправление иных проблем.
- Комбинация. Объединение данных из разных источников или таблиц в одну. Благодаря созданию функции Power query, поддерживаются операции соединения, слияния и объединения с помощью различных вариантов: по столбцу, ключу и других.
- Трансформации и расчеты для создания новых столбцов, расчета значений, применения условных операций и иных вычислений на основе информации.
- Обновление. Сохранение и настройка операции преобразования, которые можно повторно применять к информации при обновлении. Это дает возможность автоматизировать процесс.
КУРС
DATA SCIENCE ACADEMY
Научитесь использовать инструменты анализа данных, включая языки программирования и средства визуализации.Функция query в Python
Опция query в Python не является встроенной. Но есть ряд библиотек и модулей, которые позволяют выполнять запросы и манипулировать с информацией:
- SQLAlchemy. Мощная ORM-библиотека, представляющая абстракцию над БД и разрешающая исполнять запросы с использованием SQL-подобного выражения. Поддерживает различные БД, включая SQLite, MySQL и иных.
- Psycopg2. Модуль для взаимодействия с БД PostgreSQL. Позволяет устанавливать соединение с БД, выполнять запросы на языке SQL, получать результаты и манипулировать сведениями.
- Sqlite3. Встроенный инструмент Питон, предлагающий доступный метод взаимодействия с БД SQLite. Ориентирован на исполнение SQL-запросов, умеет делать, изменять и удалять таблицы, а также работать с информацией.
- MySQL Connector. Инструмент для работы с БД MySQL. Предоставляет API для установки соединения с БД MySQL, исполнения SQL-запросов и манипуляции информацией.
- Pandas. Библиотека для анализа сведений в Python. Предоставляет функциональность для исполнения запросов к сведениям в виде таблицы, включая фильтрацию, сортировку, группировку, объединение и т. д.
Аналог функции query в Excel
Специалисты по работе с приложением знают, что аналогом функции “QUERY” в Excel считается “Сводная таблица” (PivotTable). Она позволяет анализировать и сводить сведения из исходного диапазона в удобной и структурированной форме.
Доступные возможности:
- Выполнение различных агрегирующих операций: сумма, среднее, MAX, MIN, подсчет числа и другие для цифровых значений в исходном диапазоне данных.
- Группировка по определенным столбцам, чтобы создать иерархическую структуру и анализировать сведения на разных уровнях агрегации.
- Фильтрация, чтобы анализировать интересующие значения или исключить нежелательные параметры.
- Разработка сводных таблиц, которые позволяют объединять данные по нескольким измерениям и агрегировать параметры на пересечении измерений.
- Добавление итогов для строк, столбцов и иных измерений, чтобы увидеть общие параметры и суммы.
- Применение условного форматирования для видимого отображения сведений с учетом конкретных условий и критериев.
“Сводная таблица” — мощный инструмент для анализа данных в Excel. Позволяет быстро суммировать, фильтровать и организовывать информацию, чтобы увидеть связи и тренды.
Как создать настраиваемые функции в power query
В интернете активно ведутся дискуссии, как создать настраиваемые функции в Power Query. Для этого рекомендуется применять следующие инструменты:
- Параметризированные запросы. Сделайте новый запрос, который становится базой для настраиваемой функции. Далее внедрите параметры, указав их в формате “@имя_параметра”. Внесите данные в раздел “Параметры” в редакторе Power Query и укажите значения. На завершающем шаге применяйте параметр к запросу с помощью Expression.Evaluate. Такой запрос легко сохранить в виде функции и повторно применять с разными данными.
- Функции-обработчики. При использовании опции создайте новую функцию-обработчик с применением let и определите его внутри запроса. Введите аргументы функции в скобках и определите логику обработки данных в опции. Верните результаты с применением ключевого слова in. Далее вызовите функцию, передав ей требуемые аргументы и получив результаты.
Как видно, опция Query может использоваться в разных сферах, не только для создания кода. Главное — разобраться в технологии применения, особенностях взаимодействия и возможностях программного инструмента.