Pandas und SQL vereint: Effiziente Datenanalyse bei Uber-Projekt

In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie die Leistungsstärke von Pandas mit der Flexibilität von SQL kombinieren, um komplexe Daten aus einem echten Uber‑Projekt effizient zu analysieren. Zunächst wird die Datenbasis aus Uber‑Fahrtdaten importiert, anschließend werden SQL‑Abfragen genutzt, um relevante Subsets zu extrahieren, und schließlich werden die Ergebnisse mit Pandas verarbeitet, visualisiert und interpretiert.

Die Kombination ermöglicht schnelle Filterung, Aggregation und Transformation, während Pandas die Datenmanipulation und Visualisierung übernimmt. Durch die praxisnahe Anwendung lernen Sie, wie Sie Datenpipelines aufbauen, die sowohl die Skalierbarkeit von SQL als auch die Flexibilität von Pandas nutzen.