Python 3.x 在python中，我们可以使用dataframe直接与teradata sql查询连接吗

在SAS中，我们可以直接将SAS数据集与teradata表连接起来，但我们如何使用pandas在python中实现这一点。我知道一个选项是，我们可以制作两个数据帧，一个用于SAS数据集，另一个用于teradata表，并将它们连接起来，但我想，在这里执行连接需要更多的时间，因为连接是在创建两个数据帧之后执行的。有谁知道更好的选择吗

当你用SAS做这件事的时候，不管怎么说，它都是在幕后发生的，你根本不知道它正在发生。我在SAS上工作，它的工作原理与前面一样，SAS提供了在sql查询中将dataset与teradata表连接的灵活性。在python中找到更好、更高效的实现方法。一种方法，我知道正如POSIT中提到的那样，它允许您这样做，但在后端，它下载了两个数据集并在本地处理，所以您的“另一种方法”实际上就是SAS这样做的。您是否正在使用teradata软件包进行连接？根据您的连接，您可能可以按照SAS中显式SQL传递查询的方式动态生成代码。@Reeza，谢谢，是的，我正在使用TeradaSQL包进行连接。如果SAS在本地下载teradata表查询数据集，然后与其他本地数据集连接，那么在这种情况下，形成两个数据帧并稍后连接它们也需要与SAS相同的执行时间。假设网络速度可能相同，这些工具可以轻松地以不同的速度传输数据，因此我不认为这是真的。不过我肯定会寻找一个更动态的选项，就像我前面提到的，你可以在SAS中创建动态SQL来进行连接，所以也许在python中也有这样的方法。当你使用SAS时，不管怎么说，这都是发生的事，它只是在幕后发生，而你不知道它正在发生。我在SAS上工作，它的工作原理与前面类似，SAS提供了在sql查询中将dataset与teradata表联接的灵活性。在python中找到更好、更高效的实现方法。一种方法，我知道正如POSIT中提到的那样，它允许您这样做，但在后端，它下载了两个数据集并在本地处理，所以您的“另一种方法”实际上就是SAS这样做的。您是否正在使用teradata软件包进行连接？根据您的连接，您可能可以按照SAS中显式SQL传递查询的方式动态生成代码。@Reeza，谢谢，是的，我正在使用TeradaSQL包进行连接。如果SAS在本地下载teradata表查询数据集，然后与其他本地数据集连接，那么在这种情况下，形成两个数据帧并稍后连接它们也需要与SAS相同的执行时间。假设网络速度可能相同，这些工具可以轻松地以不同的速度传输数据，因此我不认为这是真的。不过，我肯定会寻找一个更具动态性的选项，就像我前面提到的那样，您可以在SAS中创建动态SQL来进行连接，所以也许还有一种方法可以在python中实现这一点。