回答:是的。一方面,大數(shù)據(jù)計(jì)算通常不能在內(nèi)存中完成,需要多次讀寫(xiě)硬盤(pán)數(shù)據(jù)。另一方面,數(shù)據(jù)分布在不同的機(jī)器上,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳輸。因此,大數(shù)據(jù)運(yùn)算更多的時(shí)間是在讀寫(xiě)磁盤(pán)和網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)。因?yàn)閿?shù)據(jù)I/O的效率通常低于CPU運(yùn)算效率。因此,對(duì)讀寫(xiě)同一張表的多個(gè)SQL進(jìn)行合并,可以減少本地磁盤(pán)讀寫(xiě)次數(shù),以及網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù),從而提高程序運(yùn)行效率。
回答:在使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),通常會(huì)使用到 Pandas模塊。在該問(wèn)題中的將兩個(gè)Excel表格合并按照某列進(jìn)行合并的需求同樣可以使用 Python Pandas 模塊實(shí)現(xiàn)。為了方便理解,我們采用以下 iris_a,iris_b 兩表數(shù)據(jù)作為演示數(shù)據(jù),其中橘色標(biāo)注為重復(fù)數(shù)據(jù),如下:比如我們希望將 iris_a,iris_b 表中 classes列值相同的行合并到一起。其實(shí)這個(gè)操作等同于SQL的內(nèi)...
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