[PYTHON] Analyser les données au format CSV à l'aide de SQL

Vous pouvez utiliser q pour émettre SQL directement vers des fichiers au format CSV ou TSV.

Procédure d'installation

• http://harelba.github.io/q/

Exemple d'analyse de données utilisant q

Lorsque vous disposez du CSV de données de commande suivant (le nom du fichier est orders.csv).

OrderId,OrderDate,ProductID,UserID,Quantity,TotalPrice
10000005,2015/2/13,100,10000,1,10000
10000006,2015/2/13,101,10001,2,2000
10000007,2015/2/13,102,10002,3,6000
10000008,2015/2/13,100,10003,1,10000
10000009,2015/2/13,101,10004,2,2000
10000010,2015/2/14,100,10005,3,30000
10000011,2015/2/14,101,10006,1,2000
10000012,2015/2/14,102,10007,2,4000
10000013,2015/2/14,100,10008,3,30000
10000014,2015/2/14,101,10009,1,1000

Je souhaite extraire des données avec des ventes (prix total) de 10000 yens ou plus

$ q -H -d',' "SELECT * FROM ./orders.csv WHERE TotalPrice >= 10000"

10000005,2015/2/13,100,10000,1,10000
10000008,2015/2/13,100,10003,1,10000
10000010,2015/2/14,100,10005,3,30000
10000013,2015/2/14,100,10008,3,30000

-H signifie sauter la ligne d'en-tête. Spécifiez le délimiteur avec -d (spécifiez "," car il s'agit de CSV)

Je souhaite agréger les ventes quotidiennes

$ q -H -d',' "SELECT OrderDate, SUM(TotalPrice) FROM ./orders.csv GROUP BY OrderDate"

2015/2/13,30000
2015/2/14,67000

Je souhaite publier un classement des ventes de produits

q -H -d',' "SELECT ProductId, SUM(Quantity), SUM(TotalPrice) AS total FROM ./orders.csv GROUP BY ProductId Order BY total DESC"

100,8,80000
102,5,10000
101,6,7000

L'analyse des données est rapide.