python中csv如何按列寫入元組？建議使用pandas讀取文件的方法是_csv()我得到的結(jié)果是dataframe格式，再用numpy庫轉(zhuǎn)再看看具體代碼:importpandasandpdimpo

python中csv如何按列寫入元組？

建議使用pandas讀取文件的方法是_csv()我得到的結(jié)果是dataframe格式，再用numpy庫轉(zhuǎn)再看看具體代碼:importpandasandpdimportnumpythoughnpfile_content_csv(r#39C:我的文檔

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數(shù)據(jù)分析師用哪個(gè)數(shù)據(jù)庫比較好？

數(shù)據(jù)分析OLAP，是一個(gè)很涉及的范圍的概念。題主要是問的是數(shù)據(jù)分析師帶的數(shù)據(jù)庫，這個(gè)不是那么容易去確認(rèn)使用哪種且固定的數(shù)據(jù)庫，不同領(lǐng)域就像側(cè)重性質(zhì)完全不同的，跟數(shù)據(jù)本身的數(shù)量級(jí)也有一些關(guān)系。

詳細(xì)上來說，中小企業(yè)數(shù)據(jù)較低在TB以下，更大是在用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫mysql，sqlserver，oracle,pgsql等做一些分析，加強(qiáng)一些MPP類數(shù)據(jù)庫.例如greenplum，impala，mariadbcolumnstore基本都能提升期需求。

上列的大都都屬于實(shí)際標(biāo)準(zhǔn)的SQL進(jìn)行分析的，要是有特珠非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析需求，可以不確定先通過結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)換成，的或使用hdoop，spark等參與處理。

python對(duì)根據(jù)上述規(guī)定提及的數(shù)據(jù)庫都是允許，Access是比較二級(jí)的本地?cái)?shù)據(jù)庫，處理能力也也很初級(jí)。

期望對(duì)你有幫助。