March 2025
Intermediate to advanced
308 pages
7h 2m
Italian
Overview
Questo lavoro è stato tradotto utilizzando l'AI. Siamo lieti di ricevere il tuo feedback e i tuoi commenti: translation-feedback@oreilly.com
DuckDB, un database in-process open source creato per carichi di lavoro OLAP, offre vantaggi chiave rispetto alle soluzioni OLAP più diffuse: è integrabile e ottimizzato per l'analisi. Si integra bene anche con Python ed è compatibile con SQL, offrendoti le prestazioni e la flessibilità di SQL direttamente nel tuo ambiente Python. Questa pratica guida ti mostra come iniziare a utilizzare questo strumento versatile e potente. L'autore Wei-Meng Lee guida gli sviluppatori e i professionisti dei dati attraverso le caratteristiche e le funzioni principali di DuckDB, le migliori pratiche ed esempi pratici di come utilizzare DuckDB per una varietà di attività di analisi dei dati. Ti immergerai anche in argomenti specifici,
L'autore Wei-Meng Lee guida gli sviluppatori e i professionisti dei dati attraverso le caratteristiche e le funzioni principali di DuckDB, le migliori pratiche ed esempi pratici di come utilizzare DuckDB per una varietà di attività di analisi dei dati. Approfondirai anche argomenti specifici, tra cui come importare dati in DuckDB, lavorare con le tabelle, eseguire analisi esplorative dei dati, visualizzare i dati, eseguire analisi spaziali e utilizzare DuckDB con file JSON, Polars e JupySQL.
- Comprendere lo scopo di DuckDB e le sue funzioni principali
- Eseguire attività di analisi dei dati utilizzando DuckDB
- Integrare DuckDB con pandas, Polars e Jupy
- SQL
- Utilizzare DuckDB per eseguire query sui dati
- Eseguire analisi spaziali utilizzando l'estensione spaziale di DuckDB
- Lavorare con una vasta gamma di dati, inclusi Parquet, CSV e JSON
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