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數(shù)據(jù)處理是現(xiàn)代社會(huì)從事各類業(yè)務(wù)的重要工作之一，而數(shù)據(jù)庫則是儲(chǔ)存數(shù)據(jù)的重要手段。對(duì)于那些儲(chǔ)存在多維數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，許多開發(fā)者面臨一個(gè)共同的難題：如何高效地讀取這些數(shù)據(jù)。好消息是，利用Python來讀取多維數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)并不是什么難事。本文將向您展示如何使用Python來輕松讀取多維數(shù)據(jù)庫。
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一、什么是多維數(shù)據(jù)庫？
多維數(shù)據(jù)庫是指可以存儲(chǔ)多個(gè)維度數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。這樣做的好處在于可以根據(jù)不同要求，將數(shù)據(jù)在不同維度下進(jìn)行分析和整理。換句話說，多維數(shù)據(jù)庫能夠提供更具體的查詢和分析功能。
在實(shí)際應(yīng)用中，由于需求的不同，多維數(shù)據(jù)可能有不同的維度，但通常包括以下幾個(gè)：
1. 時(shí)間維度 ：與時(shí)間相關(guān)的信息，例如時(shí)間、日期、小時(shí)等等。
2. 產(chǎn)品/服務(wù)維度 ：儲(chǔ)存產(chǎn)品/服務(wù)的詳細(xì)信息。
3. 地理維度 ：關(guān)于地理位置的信息，例如國家、城市、街道等等。
4. 經(jīng)濟(jì)維度 ：商業(yè)運(yùn)營相關(guān)的數(shù)據(jù)，例如銷售額、成本等等。
二、python讀取多維數(shù)據(jù)庫的方法
Python作為一款開源的編程語言，具備著高效、易用、免費(fèi)等許多優(yōu)點(diǎn)。在處理多維數(shù)據(jù)庫上也有著豐富的庫和工具可以使用。本文將介紹兩種Python讀取多維數(shù)據(jù)庫的方法：
1. 使用pandas庫
pandas是Python里面一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析與操作庫，可以很方便地導(dǎo)入、操作和分析多維數(shù)據(jù)。pandas庫主要有以下幾個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：
1. Series ：一維數(shù)組，類似于列標(biāo)識(shí)符。
2. DataFrame ：二維數(shù)組，是Series數(shù)組的容器，對(duì)應(yīng)于多個(gè)列。
3. Panel ：三維數(shù)組，是DataFrame數(shù)組的容器，對(duì)應(yīng)于多個(gè)DataFrame。
對(duì)于多維數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)讀取，我們主要用到的是其中的DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
利用pandas來讀取多維數(shù)據(jù)庫的方法如下：
之一步：導(dǎo)入需要的庫
“`python
import pandas as pd
import numpy as np
import pyodbc
“`
其中，pyodbc庫是一個(gè)Python連接多種數(shù)據(jù)庫的工具，需要提前安裝好。
第二步：建立連接
“`python
conn = pyodbc.connect(‘driver={SQL Server};’
‘server=xxxxx;’
‘database=xxxxx;’
‘uid=xxxxx;’
‘pwd=xxxxx’)
“`
這里以SQL Server為例，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)庫需要填寫相應(yīng)的服務(wù)器地址、數(shù)據(jù)庫名、用戶密碼等信息，建立連接。
第三步：讀取數(shù)據(jù)
“`python
df = pd.read_sql_query(‘SELECT * FROM myTable’, conn)
“`
其中，“myTable”為需要讀取數(shù)據(jù)的具體表名。
第四步：操作數(shù)據(jù)
成功讀取數(shù)據(jù)后，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行各種操作，例如：
“`python
# 查看數(shù)據(jù)前幾行
df.head()
# 查看數(shù)據(jù)后幾行
df.tl()
# 查看數(shù)據(jù)的形狀
df.shape
# 獲取數(shù)據(jù)類型
df.dtypes
# 計(jì)算平均值
df.mean()
# 計(jì)算中位數(shù)
df.median()
# 計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差
df.std()
“`
2. 使用xarray庫
xarray是一個(gè)強(qiáng)大且易用的Python庫，也適用于讀取多維數(shù)據(jù)。它主要集中在：
1. 坐標(biāo)和索引的處理：xarray庫在處理坐標(biāo)和索引方面做得很好，可以自動(dòng)檢測(cè)和轉(zhuǎn)換多個(gè)數(shù)據(jù)格式。
2. 數(shù)據(jù)清晰明了：xarray將多維數(shù)組和單個(gè)數(shù)組整合在一起，通過定義它們的維度，坐標(biāo)和屬性，它們會(huì)轉(zhuǎn)換為一個(gè)強(qiáng)大且具有描述性的數(shù)據(jù)集。
3. 并行處理：xarray提供了并行計(jì)算的功能，以加快數(shù)據(jù)集的處理速度。
使用xarray來讀取多維數(shù)據(jù)庫的方法如下：
之一步：導(dǎo)入需要的庫
“`python
import xarray as xr
import pyodbc
“`
第二步：建立連接
“`python
conn = pyodbc.connect(‘driver={SQL Server};’
‘server=xxxxx;’
‘database=xxxxx;’
‘uid=xxxxx;’
‘pwd=xxxxx’)
“`
同樣建立連接。
第三步：讀取數(shù)據(jù)
“`python
ds = xr.open_dataset(conn)
“`
該方法將返回一個(gè)xarray.Dataset對(duì)象，包含讀取的多維數(shù)據(jù)信息。
第四步：操作數(shù)據(jù)
成功讀取數(shù)據(jù)后，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行各種操作，例如：
“`python
# 查看數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
ds
# 獲取數(shù)據(jù)中的某些切片
subset = ds.sel(countries=[‘China’], capital_city=[‘Beijing’])
# 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新計(jì)算
subset = subset.assign(percentages=(subset.sales / subset.visits) * 100)
# 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化
subset.percentages.plot()
“`
三、
利用Python來讀取多維數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)并不難。本文介紹了兩種使用pandas和xarray，針對(duì)不同場(chǎng)景的讀取多維數(shù)據(jù)庫的方法。在應(yīng)用中讀取多維數(shù)據(jù)并進(jìn)行高效的處理，不僅可以提高工作效率，還能有效提升業(yè)務(wù)整體水平。
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python有什么好的大數(shù)據(jù)/并行處理框架
從GitHub中整理出的15個(gè)更受歡迎的Python開源框架。這些框架包括事件I/O，OLAP，Web開發(fā)，高性能網(wǎng)絡(luò)通信，測(cè)試，爬蟲等。
Django: Python Web應(yīng)用開發(fā)框架
Django 應(yīng)該是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影響。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自動(dòng)化的管理后臺(tái)：只需要使用起ORM，做簡(jiǎn)單的對(duì)象定義，它就能自動(dòng)生成數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)、以及全功能的管理后臺(tái)。
Diesel：基于Greenlet的事件I/O框架
Diesel提供一個(gè)整潔的API來編寫網(wǎng)絡(luò)客戶端和服務(wù)器。支持TCP和UDP。
Flask：一個(gè)用Python編寫的輕量級(jí)Web應(yīng)用框架
Flask是一個(gè)使用Python編寫的輕量級(jí)Web應(yīng)用框架?；赪erkzeug WSGI工具箱和Jinja2
模板引擎。Flask也被稱為“microframework”，因?yàn)樗褂煤?jiǎn)單的核心，用extension增加其他功能。Flask沒有默認(rèn)使用的數(shù)
據(jù)庫、窗體驗(yàn)證工具。
Cubes：輕量級(jí)Python OLAP框架
Cubes是一個(gè)輕量級(jí)Python框架，包含OLAP、多維數(shù)據(jù)分析和瀏覽聚合數(shù)據(jù)（aggregated data）等工具。
Kartograph.py：創(chuàng)造矢量地圖的輕量級(jí)Python框架
Kartograph是一個(gè)Python庫，用來為ESRI生成SVG地圖。Kartograph.py目前仍處于beta階段，你可以在virtualenv環(huán)境下來測(cè)試。
Pulsar：Python的事件驅(qū)動(dòng)并發(fā)框架
Pulsar是一個(gè)事件驅(qū)動(dòng)的并發(fā)框架，有了pulsar，你可以寫出在不同進(jìn)程或線程中運(yùn)行一個(gè)或多個(gè)活動(dòng)的異步源租服務(wù)器。
Web2py：全棧式Web框架
Web2py是一個(gè)為Python語言提供的全功能Web應(yīng)用框架，旨在敏捷快速的開發(fā)Web應(yīng)鎮(zhèn)手用，具有快速、安全以及可移植的數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用，兼容Google App Engine。
Falcon：構(gòu)建云API和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用后端的高性能Python框架
Falcon是一個(gè)構(gòu)建云API的高性能Python框架，它鼓勵(lì)使用REST架構(gòu)風(fēng)格，盡可能以最少的力氣做最多的事情。
Dpark：Python版的Spark
DPark是Spark的Python克隆，是一個(gè)Python實(shí)現(xiàn)的分布式計(jì)算框架，可以非常方便地實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和迭代計(jì)算。DPark由豆瓣實(shí)現(xiàn)，目前豆瓣內(nèi)部的絕大多數(shù)數(shù)據(jù)分析都使用DPark完成，正日趨完善。
Buildbot：基于Python的持續(xù)集成測(cè)試框架
Buildbot是一個(gè)開源框架，可以自動(dòng)化軟件構(gòu)建、測(cè)試和發(fā)布等過程。每當(dāng)代碼有改變，服務(wù)器要求不同平臺(tái)上的客戶端立即進(jìn)行代碼構(gòu)建和測(cè)試，收集并報(bào)告不同平臺(tái)的構(gòu)建和測(cè)試結(jié)果。
Zerorpc：基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架
Zerorpc是一個(gè)基于ZeroMQ和MessagePack開發(fā)的遠(yuǎn)程過程調(diào)用協(xié)議（RPC）實(shí)現(xiàn)。和 Zerorpc 一起使用的 Service API 被稱為 zeroservice。Zerorpc 可以通過編程或命令行方式調(diào)用。
Bottle: 微型Python Web框架
Bottle是一個(gè)簡(jiǎn)單高效的遵循WSGI的微型python Web框架。說微型，是因?yàn)樗挥幸粋€(gè)文件，除Python標(biāo)準(zhǔn)庫外，它不依賴于任何第三方模塊。
Tornado：異步非阻塞IO的Python Web框架
Tornado的全稱是Torado Web Server，從名字上看就可知道它可以用作Web服務(wù)器，但同時(shí)它也是一個(gè)Python Web的開發(fā)框架。最初是在FriendFeed公司的網(wǎng)站上使用，F(xiàn)aceBook收購了之后便開源了出來。
webpy: 輕量級(jí)的Python Web框架
webpy的設(shè)計(jì)理念力求精簡(jiǎn)（Keep it simple and powerful），源碼很簡(jiǎn)短，只提供一個(gè)框架所必須的東西，不依賴大量的第三方模塊，它沒有URL路由、沒御裂嫌有模板也沒有數(shù)據(jù)庫的訪問。
Scrapy：Python的爬蟲框架
Scrapy是一個(gè)使用Python編寫的，輕量級(jí)的，簡(jiǎn)單輕巧，并且使用起來非常的方便。
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