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Consultar conjuntos de dados

Consultar conjuntos de dados Γ© uma etapa fundamental na anΓ‘lise de dados. Aqui, guiaremos vocΓͺ na consulta de conjuntos de dados usando vΓ‘rios mΓ©todos.

Existem vΓ‘rias maneiras de selecionar seus dados.

Usando a sintaxe FROM:

FROM 'hf://datasets/jamescalam/world-cities-geo/train.jsonl' SELECT city, country, region LIMIT 3;

β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”
β”‚      city      β”‚   country   β”‚    region     β”‚
β”‚    varchar     β”‚   varchar   β”‚    varchar    β”‚
β”œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€
β”‚ Kabul          β”‚ Afghanistan β”‚ Southern Asia β”‚
β”‚ Kandahar       β”‚ Afghanistan β”‚ Southern Asia β”‚
β”‚ Mazar-e Sharif β”‚ Afghanistan β”‚ Southern Asia β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜

Usando a sintaxe SELECT e FROM:

SELECT city, country, region FROM 'hf://datasets/jamescalam/world-cities-geo/train.jsonl' USING SAMPLE 3;

β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”
β”‚   city   β”‚ country β”‚     region     β”‚
β”‚ varchar  β”‚ varchar β”‚    varchar     β”‚
β”œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€
β”‚ Wenzhou  β”‚ China   β”‚ Eastern Asia   β”‚
β”‚ Valdez   β”‚ Ecuador β”‚ South America  β”‚
β”‚ Aplahoue β”‚ Benin   β”‚ Western Africa β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜

Conte todos os arquivos JSONL que correspondem a um padrΓ£o glob:

SELECT COUNT(*) FROM 'hf://datasets/jamescalam/world-cities-geo/*.jsonl';

β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”
β”‚ count_star() β”‚
β”‚    int64     β”‚
β”œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€
β”‚         9083 β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜

VocΓͺ tambΓ©m pode consultar arquivos Parquet usando a funΓ§Γ£o read_parquet (ou seu alias parquet_scan). Esta funΓ§Γ£o, juntamente com outros parΓ’metros, oferece flexibilidade no tratamento de arquivos Parquet, especialmente se eles nΓ£o tiverem a extensΓ£o .parquet. Vamos explorar essas funΓ§Γ΅es usando os arquivos Parquet convertidos automaticamente do mesmo dataset.

Selecione usando a funΓ§Γ£o read_parquet:

SELECT * FROM read_parquet('hf://datasets/jamescalam/world-cities-geo@~parquet/default/**/*.parquet') LIMIT 3;

β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”
β”‚      city      β”‚   country   β”‚    region     β”‚ continent β”‚  latitude  β”‚ longitude  β”‚         x          β”‚         y         β”‚         z          β”‚
β”‚    varchar     β”‚   varchar   β”‚    varchar    β”‚  varchar  β”‚   double   β”‚   double   β”‚       double       β”‚      double       β”‚       double       β”‚
β”œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€
β”‚ Kabul          β”‚ Afghanistan β”‚ Southern Asia β”‚ Asia      β”‚ 34.5166667 β”‚ 69.1833344 β”‚  1865.546409629258 β”‚ 4906.785732164055 β”‚ 3610.1012966606136 β”‚
β”‚ Kandahar       β”‚ Afghanistan β”‚ Southern Asia β”‚ Asia      β”‚      31.61 β”‚ 65.6999969 β”‚  2232.782351694877 β”‚ 4945.064042683584 β”‚  3339.261233224765 β”‚
β”‚ Mazar-e Sharif β”‚ Afghanistan β”‚ Southern Asia β”‚ Asia      β”‚ 36.7069444 β”‚ 67.1122208 β”‚ 1986.5057687360124 β”‚  4705.51748048584 β”‚  3808.088900172991 β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜

Leia todos os arquivos que correspondem a um padrΓ£o glob e inclua uma coluna de nome de arquivo especificando de qual arquivo cada linha veio:

SELECT city, country, filename FROM read_parquet('hf://datasets/jamescalam/world-cities-geo@~parquet/default/**/*.parquet', filename = true) LIMIT 3;

β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”
β”‚      city      β”‚   country   β”‚                                   filename                                    β”‚
β”‚    varchar     β”‚   varchar   β”‚                                    varchar                                    β”‚
β”œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€
β”‚ Kabul          β”‚ Afghanistan β”‚ hf://datasets/jamescalam/world-cities-geo@~parquet/default/train/0000.parquet β”‚
β”‚ Kandahar       β”‚ Afghanistan β”‚ hf://datasets/jamescalam/world-cities-geo@~parquet/default/train/0000.parquet β”‚
β”‚ Mazar-e Sharif β”‚ Afghanistan β”‚ hf://datasets/jamescalam/world-cities-geo@~parquet/default/train/0000.parquet β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜

Obter metadados e esquema

A funΓ§Γ£o parquet_metadata pode ser usada para consultar os metadados contidos em um arquivo Parquet.

SELECT * FROM parquet_metadata('hf://datasets/jamescalam/world-cities-geo@~parquet/default/train/0000.parquet');

β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”
β”‚                                   file_name                                   β”‚ row_group_id β”‚ row_group_num_rows β”‚ compression β”‚
β”‚                                    varchar                                    β”‚    int64     β”‚       int64        β”‚   varchar   β”‚
β”œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€
β”‚ hf://datasets/jamescalam/world-cities-geo@~parquet/default/train/0000.parquet β”‚            0 β”‚               1000 β”‚ SNAPPY      β”‚
β”‚ hf://datasets/jamescalam/world-cities-geo@~parquet/default/train/0000.parquet β”‚            0 β”‚               1000 β”‚ SNAPPY      β”‚
β”‚ hf://datasets/jamescalam/world-cities-geo@~parquet/default/train/0000.parquet β”‚            0 β”‚               1000 β”‚ SNAPPY      β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜

Obtenha os nomes e os tipos das colunas:

DESCRIBE SELECT * FROM 'hf://datasets/jamescalam/world-cities-geo@~parquet/default/train/0000.parquet';

β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”
β”‚ column_name β”‚ column_type β”‚  null   β”‚   key   β”‚ default β”‚  extra  β”‚
β”‚   varchar   β”‚   varchar   β”‚ varchar β”‚ varchar β”‚ varchar β”‚ varchar β”‚
β”œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€
β”‚ city        β”‚ VARCHAR     β”‚ YES     β”‚         β”‚         β”‚         β”‚
β”‚ country     β”‚ VARCHAR     β”‚ YES     β”‚         β”‚         β”‚         β”‚
β”‚ region      β”‚ VARCHAR     β”‚ YES     β”‚         β”‚         β”‚         β”‚
β”‚ continent   β”‚ VARCHAR     β”‚ YES     β”‚         β”‚         β”‚         β”‚
β”‚ latitude    β”‚ DOUBLE      β”‚ YES     β”‚         β”‚         β”‚         β”‚
β”‚ longitude   β”‚ DOUBLE      β”‚ YES     β”‚         β”‚         β”‚         β”‚
β”‚ x           β”‚ DOUBLE      β”‚ YES     β”‚         β”‚         β”‚         β”‚
β”‚ y           β”‚ DOUBLE      β”‚ YES     β”‚         β”‚         β”‚         β”‚
β”‚ z           β”‚ DOUBLE      β”‚ YES     β”‚         β”‚         β”‚         β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜

Obtenha o esquema interno (excluindo o nome do arquivo):

SELECT * EXCLUDE (file_name) FROM parquet_schema('hf://datasets/jamescalam/world-cities-geo@~parquet/default/train/0000.parquet');

β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”
β”‚   name    β”‚    type    β”‚ type_length β”‚ repetition_type β”‚ num_children β”‚ converted_type β”‚ scale β”‚ precision β”‚ field_id β”‚ logical_type β”‚
β”‚  varchar  β”‚  varchar   β”‚   varchar   β”‚     varchar     β”‚    int64     β”‚    varchar     β”‚ int64 β”‚   int64   β”‚  int64   β”‚   varchar    β”‚
β”œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€
β”‚ schema    β”‚            β”‚             β”‚ REQUIRED        β”‚            9 β”‚                β”‚       β”‚           β”‚          β”‚              β”‚
β”‚ city      β”‚ BYTE_ARRAY β”‚             β”‚ OPTIONAL        β”‚              β”‚ UTF8           β”‚       β”‚           β”‚          β”‚ StringType() β”‚
β”‚ country   β”‚ BYTE_ARRAY β”‚             β”‚ OPTIONAL        β”‚              β”‚ UTF8           β”‚       β”‚           β”‚          β”‚ StringType() β”‚
β”‚ region    β”‚ BYTE_ARRAY β”‚             β”‚ OPTIONAL        β”‚              β”‚ UTF8           β”‚       β”‚           β”‚          β”‚ StringType() β”‚
β”‚ continent β”‚ BYTE_ARRAY β”‚             β”‚ OPTIONAL        β”‚              β”‚ UTF8           β”‚       β”‚           β”‚          β”‚ StringType() β”‚
β”‚ latitude  β”‚ DOUBLE     β”‚             β”‚ OPTIONAL        β”‚              β”‚                β”‚       β”‚           β”‚          β”‚              β”‚
β”‚ longitude β”‚ DOUBLE     β”‚             β”‚ OPTIONAL        β”‚              β”‚                β”‚       β”‚           β”‚          β”‚              β”‚
β”‚ x         β”‚ DOUBLE     β”‚             β”‚ OPTIONAL        β”‚              β”‚                β”‚       β”‚           β”‚          β”‚              β”‚
β”‚ y         β”‚ DOUBLE     β”‚             β”‚ OPTIONAL        β”‚              β”‚                β”‚       β”‚           β”‚          β”‚              β”‚
β”‚ z         β”‚ DOUBLE     β”‚             β”‚ OPTIONAL        β”‚              β”‚                β”‚       β”‚           β”‚          β”‚              β”‚
β”œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€

Obter estatΓ­sticas

O comando SUMMARIZE pode ser usado para obter vΓ‘rios agregados sobre uma consulta (min, max, approx_unique, avg, std, q25, q50, q75, count). Ele retorna essas estatΓ­sticas junto com o nome da coluna, o tipo da coluna e a porcentagem de valores NULL.

SUMMARIZE SELECT latitude, longitude FROM 'hf://datasets/jamescalam/world-cities-geo@~parquet/default/train/0000.parquet';

β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”¬β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”
β”‚ column_name β”‚ column_type β”‚     min      β”‚     max     β”‚ approx_unique β”‚        avg         β”‚        std         β”‚        q25         β”‚        q50         β”‚        q75         β”‚ count β”‚ null_percentage β”‚
β”‚   varchar   β”‚   varchar   β”‚   varchar    β”‚   varchar   β”‚     int64     β”‚      varchar       β”‚      varchar       β”‚      varchar       β”‚      varchar       β”‚      varchar       β”‚ int64 β”‚  decimal(9,2)   β”‚
β”œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€
β”‚ latitude    β”‚ DOUBLE      β”‚ -54.8        β”‚ 67.8557214  β”‚          7324 β”‚ 22.5004568364307   β”‚ 26.770454684690925 β”‚ 6.089858461951687  β”‚ 29.321258648324747 β”‚ 44.90191158328915  β”‚  9083 β”‚            0.00 β”‚
β”‚ longitude   β”‚ DOUBLE      β”‚ -175.2166595 β”‚ 179.3833313 β”‚          7802 β”‚ 14.699333721953098 β”‚ 63.93672742608224  β”‚ -6.877990418604821 β”‚ 19.12963979385393  β”‚ 43.873513093419966 β”‚  9083 β”‚            0.00 β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”΄β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜
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