Python中不同数据源的数据分析有没有比较快速的工具呢？比如greenplum？
除了 greenplum 还有什么呢？
现在想把不同数据源的数据做一个整合的分析，不知道有没有好的工具。
另外还想知道数据分析这块 python 有没有比较流行的包呢？
Python中不同数据源的数据分析有没有比较快速的工具呢？比如greenplum？
6 回复
对于快速分析不同数据源的数据，Pandas绝对是首选工具。它内置了多种数据源连接器，配合SQLAlchemy可以轻松对接Greenplum、MySQL、PostgreSQL等数据库。
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# 连接Greenplum
engine = create_engine('postgresql+psycopg2://user:password@host:port/database')
# 直接读取SQL查询结果到DataFrame
query = "SELECT * FROM sales WHERE date > '2023-01-01'"
df = pd.read_sql(query, engine)
# 快速分析
print(df.describe())
print(df.groupby('product_category')['sales'].sum())
# 也可以直接读取CSV、Excel等文件
csv_df = pd.read_csv('data.csv')
excel_df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 合并不同数据源的数据
combined = pd.concat([df, csv_df], ignore_index=True)
如果数据量特别大，可以考虑Dask或Modin来并行处理，语法和Pandas几乎一样。对于需要复杂ETL的场景，可以用PySpark，但学习成本会高一些。
一句话建议：日常分析用Pandas，大数据量考虑Dask或PySpark。
