March 2025
Intermediate to advanced
308 pages
7h 21m
French
Overview
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
DuckDB, une base de données en cours de traitement open source créée pour les charges de travail OLAP, offre des avantages clés par rapport aux solutions OLAP plus courantes : elle est intégrable et optimisée pour l'analyse. Elle s'intègre également bien avec Python et est compatible avec SQL, ce qui te permet de bénéficier des performances et de la flexibilité de SQL directement dans ton environnement Python. Ce guide pratique te montre comment démarrer avec cet outil polyvalent et puissant. L'auteur Wei-Meng Lee présente aux développeurs et aux professionnels des données les principales caractéristiques et fonctions de DuckDB, les meilleures pratiques et des exemples pratiques d'utilisation de DuckDB pour diverses tâches d'analyse de données. Tu pourras également approfondir des sujets spécifiques,
L'auteur Wei-Meng Lee présente aux développeurs et aux professionnels des données les principales caractéristiques et fonctions de DuckDB, les meilleures pratiques et des exemples pratiques d'utilisation de DuckDB pour diverses tâches d'analyse de données. Tu découvriras également des sujets spécifiques, notamment comment importer des données dans DuckDB, travailler avec des tableaux, effectuer une analyse exploratoire des données, visualiser des données, effectuer une analyse spatiale et utiliser DuckDB avec des fichiers JSON, Polars et JupySQL. Comprendre l'objectif de DuckDB et ses principales fonctions Effectuer des tâches d'analyse de données à l'aide de DuckDB Intégrer DuckDB avec pandas, Polars et JupySQL Utiliser DuckDB pour interroger tes données Effectuer des analyses spatiales
- Comprendre l'objectif de DuckDB et ses principales fonctions
- Effectuer des tâches d'analyse de données à l'aide de DuckDB
- Intégrer DuckDB avec pandas, Polars et JupySQL
- Utiliser DuckDB pour interroger tes données
- Effectuer des analyses spatiales à l'aide de l'extension spatiale de DuckDB
- Travailler avec un large éventail de données, y compris Parquet, CSV et JSON
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