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數(shù)據(jù)處理是現(xiàn)代社會從事各類業(yè)務的重要工作之一，而數(shù)據(jù)庫則是儲存數(shù)據(jù)的重要手段。對于那些儲存在多維數(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)庫是指可以存儲多個維度數(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。
在實際應用中，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：
1. 時間維度 ：與時間相關的信息，例如時間、日期、小時等等。
2. 產(chǎn)品/服務維度 ：儲存產(chǎn)品/服務的詳細信息。
3. 地理維度 ：關于地理位置的信息，例如國家、城市、街道等等。
4. 經(jīng)濟維度 ：商業(yè)運營相關的數(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、免費等許多優(yōu)點。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里面一個強大的數(shù)據(jù)分析與操作庫，可以很方便地導入、操作和分析多維數(shù)據(jù)。pandas庫主要有以下幾個數(shù)據(jù)結構：
1. Series ：一維數(shù)組，類似于列標識符。
2. DataFrame ：二維數(shù)組，是Series數(shù)組的容器，對應于多個列。
3. Panel ：三維數(shù)組，是DataFrame數(shù)組的容器，對應于多個DataFrame。
對于多維數(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)結構。
利用pandas來讀取多維數(shù)據(jù)庫的方法如下：
之一步：導入需要的庫
“`python
import pandas as pd
import numpy as np
import pyodbc
“`
其中，pyodbc庫是一個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)庫需要填寫相應的服務器地址、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，可以對數(shù)據(jù)進行各種操作，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
# 計算平均值
df.mean()
# 計算中位數(shù)
df.median()
# 計算標準差
df.std()
“`
2. 使用xarray庫
xarray是一個強大且易用的Python庫，也適用于讀取多維數(shù)據(jù)。它主要集中在：
1. 坐標和索引的處理：xarray庫在處理坐標和索引方面做得很好，可以自動檢測和轉(zhuǎn)換多個數(shù)據(jù)格式。
2. 數(shù)據(jù)清晰明了：xarray將多維數(shù)組和單個數(shù)組整合在一起，通過定義它們的維度，坐標和屬性，它們會轉(zhuǎn)換為一個強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xarray.Dataset對象，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，可以對數(shù)據(jù)進行各種操作，例如：
“`python
# 查看數(shù)據(jù)結構
ds
# 獲取數(shù)據(jù)中的某些切片
subset = ds.sel(countries=[‘China’], capital_city=[‘Beijing’])
# 對數(shù)據(jù)進行重新計算
subset = subset.assign(percentages=(subset.sales / subset.visits) * 100)
# 對數(shù)據(jù)進行可視化
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，針對不同場景的讀取多維數(shù)據(jù)庫的方法。在應用中讀取多維數(shù)據(jù)并進行高效的處理，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)絡通信，測試，爬蟲等。
Django: Python Web應用開發(fā)框架
Django 應該是最出名的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化的管理后臺：只需要使用起ORM，做簡單的對象定義，它就能自動生成數(shù)據(jù)庫結構、以及全功能的管理后臺。
Diesel：基于Greenlet的事件I/O框架
Diesel提供一個整潔的API來編寫網(wǎng)絡客戶端和服務器。支持TCP和UDP。
Flask：一個用Python編寫的輕量級Web應用框架
Flask是一個使用Python編寫的輕量級Web應用框架?；赪erkzeug WSGI工具箱和Jinja2
模板引擎。Flask也被稱為“microframework”，因為它使用簡單的核心，用extension增加其他功能。Flask沒有默認使用的數(shù)
據(jù)庫、窗體驗證工具。
Cubes：輕量級Python OLAP框架
Cubes是一個輕量級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Python框架
Kartograph是一個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)境下來測試。
Pulsar：Python的事件驅(qū)動并發(fā)框架
Pulsar是一個事件驅(qū)動的并發(fā)框架，有了pulsar，你可以寫出在不同進程或線程中運行一個或多個活動的異步源租服務器。
Web2py：全棧式Web框架
Web2py是一個為Python語言提供的全功能Web應用框架，旨在敏捷快速的開發(fā)Web應鎮(zhèn)手用，具有快速、安全以及可移植的數(shù)據(jù)庫驅(qū)動的應用，兼容Google App Engine。
Falcon：構建云API和網(wǎng)絡應用后端的高性能Python框架
Falcon是一個構建云API的高性能Python框架，它鼓勵使用REST架構風格，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Python實現(xiàn)的分布式計算框架，可以非常方便地實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和迭代計算。DPark由豆瓣實現(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)集成測試框架
Buildbot是一個開源框架，可以自動化軟件構建、測試和發(fā)布等過程。每當代碼有改變，服務器要求不同平臺上的客戶端立即進行代碼構建和測試，收集并報告不同平臺的構建和測試結果。
Zerorpc：基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架
Zerorpc是一個基于ZeroMQ和MessagePack開發(fā)的遠程過程調(diào)用協(xié)議（RPC）實現(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是一個簡單高效的遵循WSGI的微型python Web框架。說微型，是因為它只有一個文件，除Python標準庫外，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服務器，但同時它也是一個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: 輕量級的Python Web框架
webpy的設計理念力求精簡（Keep it simple and powerful），源碼很簡短，只提供一個框架所必須的東西，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是一個使用Python編寫的，輕量級的，簡單輕巧，并且使用起來非常的方便。
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