SQL vs Pandas vs AI Agents: Which Solves Analytics Problems Best?

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KDnuggets2026年7月7日

SQL vs Pandas vs AI Agents: Which Solves Analytics Problems Best?

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SQL vs Pandas vs AI Agents: Which Solves Analytics Problems Best? - KDnuggets publ: 7-Jul, 2026 - Blog Top Posts About -...

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主题聚焦：SQL vs Pandas vs AI Agents: Which Solves Analyti
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SQL vs Pandas vs AI Agents: 哪种工具最擅长解决分析问题？ - KDnuggets

publ: 2026年7月7日

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SQL vs Pandas vs AI Agents: 哪种工具最擅长解决分析问题？

相同的三个分析问题，三种工具，八个维度，通过实际执行时间和真实代理提示进行测量。

作者：

Nate Rosidi

，KDnuggets 市场趋势与SQL内容专家，2026年7月7日发布于

数据科学

# 引言

我们将StrataScratch的三个相同面试题分别交给SQL、Pandas和Claude代理进行处理。所有代码均在相同数据集上执行，所有时间数据均为500次运行的中位数。代理的回答完全来自于Claude对明确提示的响应，而非假设性示例。

该比较涵盖八个维度：速度、准确性、可解释性、调试能力、可扩展性、灵活性、幻觉风险和生产就绪性。三个问题分别对应简单、中等和困难难度级别。问题难度越高，SQL、Pandas和代理之间的差异越明显。

# 我们如何进行这项比较

这三个问题来自StrataScratch面试题库，涵盖简单、中等和困难难度级别。SQL在SQLite内存数据库中运行，经过500次运行计时，取中位数。Pandas在Python 3.12的相同数据集上运行，同样经过500次运行。代理使用Anthropic API调用的Claude的claude-sonnet-4-6模型。

每个问题都有独立的基于模式的用户提示，包含表名、列名和少量示例行。以下系统提示对三次调用保持一致。代理响应时间从请求发送到首次接收令牌的时间进行测量。

# 简单检索：三方达成一致

来自Meta的第一个面试题要求找出执行过至少一次scroll_up操作的所有用户，并返回唯一的用户ID。数据存储在名为facebook_web_log的单个表中。

#### // 数据

这是facebook_web_log表的结构。

user_id

timestamp

action

0

2019-04-25 13:30:15

page_load

2019-04-25 13:30:18

2019-04-25 13:30:40

scroll_down

2019-04-25 13:30:45

scroll_up

…

page_exit

#### // SQL代码解决方案（0.002毫秒）

code

SELECT DISTINCT user_id
FROM facebook_web_log
WHERE action = 'scroll_up';

#### // Pandas代码解决方案（0.40毫秒）

code

import pandas as pd
result = (
    facebook_web_log[facebook_web_log['action'] == 'scroll_up']
    .drop_duplicates(subset='user_id')[['user_id']]
)

#### // 代理提示

code

表: facebook_web_log (user_id INTEGER, action TEXT, timestamp TEXT)
示例行：
(1, 'scroll_up',   '2019-01-01 00:00:00')
(2, 'scroll_down', '2019-01-01 00:01:00')
(3, 'like',        '2019-01-01 00:03:00')
(2, 'scroll_up',   '2019-01-01 00:04:00')
问题: 找出执行过至少一次scroll_up操作的所有用户。
返回唯一的用户ID。

#### // 代理输出（2秒）

输出: 三方均返回用户1和2。

2

1

在单过滤器问题中，代理能够精确匹配SQL语句。在此难度下，唯一真正的风险是列名命名。如果提示中没有模式信息，操作可能会返回event_type或event_name，这将导致无结果返回且不报错。

# 多步骤聚合：模式对齐最关键的部分

第二个问题涉及产品功能完成度计算。某款应用会跟踪每个用户完成产品功能集的进度，其中每个功能都有固定步数。

任务是计算所有用户中每个功能的平均完成百分比，用户的完成度等于其达到的最大步数除以该功能的总步数，再乘以100。从未开始某个功能的用户会被计为0%完成度。

该任务涉及两个表：facebook_product_features：

feature_id

n_steps

5

7

3

和facebook_product_features_realizations：

step_reached

2019-03-11 17:15:00

2019-03-11 17:22:00

2019-03-11 17:25:00

4

2019-03-11 17:27:00

...

2019-04-05 13:00:07

#### // SQL编码解决方案（0.007 ms）

code

WITH max_step AS (
    SELECT
        feature_id,
        user_id,
        MAX(step_reached) AS max_step_reached
    FROM facebook_product_features_realizations
    GROUP BY feature_id, user_id
),
calc_per_feature AS (
    SELECT
        feats.feature_id,
        n_steps,
        max_step_reached,
        COALESCE(max_step_reached, 0) * 1.0 / n_steps AS share_of_completion
    FROM facebook_product_features feats
    LEFT OUTER JOIN max_step
        ON feats.feature_id = max_step.feature_id
)
SELECT
    feature_id,
    AVG(share_of_completion) * 100 AS avg_share_of_completion
FROM calc_per_feature
GROUP BY feature_id;

#### // Pandas编码解决方案（2.05 ms）

code

import pandas as pd
# 每个用户每个功能的最大步数
max_step = (
    facebook_product_features_realizations
    .groupby(['feature_id', 'user_id'])['step_reached']
    .max()
    .reset_index()
)

# 与功能表连接，为从未开始的用户填充0
df = pd.merge(
    facebook_product_features,
    max_step,
    how='outer',
    on='feature_id'
).fillna(0)

# 每个用户-功能行的完成百分比
df['share_of_completion'] = (df['step_reached'] / df['n_steps']) * 100

# 每个功能的平均值
result = (
    df.groupby('feature_id')['share_of_completion']
    .mean()
    .to_frame('avg_share_of_completion')
    .reset_index()
)

code

表结构：
- facebook_product_features (feature_id INTEGER, n_steps INTEGER)
- facebook_product_features_realizations
  (feature_id INTEGER, user_id INTEGER, step_reached INTEGER, timestamp TEXT)
问题：为每个功能计算所有用户的平均完成百分比
用户完成度 = max(step_reached) / n_steps * 100
从未开始的用户计为0%完成度
返回：feature_id, avg_share_of_completion.

#### // 代理输出（3秒）

code

WITH user_max_steps AS (
    SELECT feature_id, user_id, MAX(step_reached) AS max_step
    FROM facebook_product_features_realizations
    GROUP BY feature_id, user_id
)
SELECT
    f.feature_id,
    ROUND(AVG(COALESCE(ums.max_step, 0) * 100.0 / f.n_steps), 2) AS avg_share_of_completion
FROM facebook_product_features f
LEFT JOIN user_max_steps ums ON f.feature_id = ums.feature_id
GROUP BY f.feature_id
ORDER BY f.feature_id;

输出结果：三种方法返回的数值完全一致。

avg_share_of_completion

80

76.19

代理在这里理解正确，是因为提示中明确说明：“从未开始的用户计为0%完成。”这句话至关重要。如果没有这句话，代理会编写内连接语句——这会过滤掉未开始的用户——导致所有平均值都会上升。这种失败是静默的。返回的数字看似正常，但实际上是错误的。要发现这个错误，必须知道预期的输出结果。

# 多张表与窗口逻辑：三个都正确，但有一个慢很多

第三个问题涉及Meta在三个地区数据中心的能源消耗情况。每个地区都有自己的表格：fb_eu_energy、fb_na_energy和fb_asia_energy。

任务是将它们合并，按日期汇总消耗量，并生成两列衍生数据：累计运行总量以及该总量占总总量的百分比（四舍五入为整数）。

每个区域表的结构相同。

fb_eu_energy :

记录日期 | 能耗 ---|--- 2020-01-01 | 400 2020-01-02 | 350 2020-01-03 | 500 2020-01-04 | 2020-01-07 | 600

fb_na_energy :

250 375 2020-01-06

fb_asia_energy :

675 2020-01-05 1200 750

#### // SQL编码解决方案（0.010 ms）

code

WITH total_energy AS (
    SELECT recorded_date, consumption FROM fb_eu_energy
    UNION ALL
    SELECT recorded_date, consumption FROM fb_asia_energy
    UNION ALL
    SELECT recorded_date, consumption FROM fb_na_energy
),
energy_by_date AS (
    SELECT
        recorded_date,
        SUM(consumption) AS total_energy
    FROM total_energy
    GROUP BY recorded_date
    ORDER BY recorded_date ASC
)
SELECT
    recorded_date,
    SUM(total_energy) OVER (
        ORDER BY recorded_date ASC
    ) AS cumulative_total_energy,
    ROUND(
        SUM(total_energy) OVER (ORDER BY recorded_date ASC) * 100.0
        / (SELECT SUM(total_energy) FROM energy_by_date),
        0
    ) AS percentage_of_total_energy
FROM energy_by_date;

#### // Pandas编码解决方案（1.84 ms）

code

import pandas as pd
merged_df = pd.concat([fb_eu_energy, fb_asia_energy, fb_na_energy])

energy_by_date = (
    merged_df.groupby('recorded_date', as_index=False)['consumption']
    .sum()
    .sort_values('recorded_date')
)

energy_by_date['cumulative_total_energy'] = energy_by_date['consumption'].cumsum()
energy_by_date['percentage_of_total_energy'] = round(
    energy_by_date['cumulative_total_energy'] * 100 / energy_by_date['consumption'].sum()
)

energy_by_date['recorded_date'] = pd.to_datetime(
    energy_by_date['recorded_date']
).dt.strftime('%Y-%m-%d')

result = energy_by_date[
    ['recorded_date', 'cumulative_total_energy', 'percentage_of_total_energy']
]

code

表:
- fb_eu_energy   (recorded_date TEXT, consumption INTEGER)
- fb_na_energy   (recorded_date TEXT, consumption INTEGER)
- fb_asia_energy (recorded_date TEXT, consumption INTEGER)
问题：合并所有三张表。按日期汇总能耗。输出:
- recorded_date
- cumulative_total_energy (按日期排序的累计总能耗)
- percentage_of_total_energy (累计总量/总总量*100，四舍五入到最近的整数)

#### // 代理输出（4秒）

code

WITH all_energy AS (
    SELECT recorded_date, consumption FROM fb_eu_energy
    UNION ALL
    SELECT recorded_date, consumption FROM fb_na_energy
    UNION ALL
    SELECT recorded_date, consumption FROM fb_asia_energy
),
daily_totals AS (
    SELECT recorded_date, SUM(consumption) AS daily_total
    FROM all_energy
    GROUP BY recorded_date
)
SELECT
    recorded_date,
    SUM(daily_total) OVER (ORDER BY recorded_date) AS cumulative_total_energy,
    ROUND(
        SUM(daily_total) OVER (ORDER BY recorded_date) * 100.0
        / SUM(daily_total) OVER (),
        0
    ) AS percentage_of_total_energy
FROM daily_totals
ORDER BY recorded_date;

输出：所有三种方法返回相同的表格。

累计总能耗 | 占总能耗百分比 --- | --- 1050 | 13 2175 | 27 3275 | 40 4450 | 55 5650 | 69 6900 | 85 8150 | 100

代理使用了 SUM(daily_total) OVER ()（无 ORDER BY 的窗口函数）作为分母，而不是参考解决方案中的标量子查询。两种方法都有效。输出结果完全一致。

# 三者对比

#### // 速度

在当前数据规模下，SQL 的执行时间为 0.002-0.010 毫秒，Pandas 为 0.4-2.1 毫秒。代理在任何 SQL 执行之前增加了 2-4 秒的大语言模型（LLM）推理时间。

代理首先生成代码；该生成时间是每个查询周期的端到端延迟。在仓库规模下，一旦生成代码，差距缩小到接近零；SQL 因在数据库引擎内部运行而进一步加速；Pandas 在约 1000 万行时遇到内存限制，需要 Apache Spark 或 Polars 来处理更大规模数据。

#### // 准确性与幻觉风险

SQL 和 Pandas 具有确定性。相同代码在相同数据上每次执行结果都一致。使用模式约束的提示时，Claude 三个问题都回答正确，但每次调用生成的 SQL 不同（CTE 名称不同、列别名不同、但等效的实现方式不同）。没有模式时，幻觉风险会迅速上升。

#### // 可解释性与调试

SQL 查询可以一次性阅读。错误的连接条件在文本中直接可见。Pandas 需要 Python 语言能力，但可以在每个步骤检查 DataFrame。代理用英语解释推理过程，然后生成代码（可能展示也可能不展示）。如果生成的 SQL 错误，需要追踪模型推理链中的错误，而不是检查自己编写的查询。

#### // 灵活性与生产就绪性

Pandas 是自定义转换、字符串解析和迭代特征工程最清晰的选择。SQL 能干净处理集合逻辑，但处理过程性工作时会变得冗长。代理在回答普通英文请求时表现良好，但当模式复杂或模糊时一致性最差。在生产环境中，SQL 是最经过验证的分析选项；Pandas 通过测试可靠；代理在低风险查询或输出执行前经过审查时也可靠。

# 代理结果实际展示的内容

使用模式约束提示时，Claude 正确回答了所有三个问题：简单、中等和困难。代理针对困难问题的 SQL 使用了与参考解决方案不同的窗口函数模式，但仍返回了正确的表格。

两个因素限制了这一发现。首先，可重复性：对于相同的问题，每次API调用可能返回不同的SQL语句。虽然逻辑是等价的，但团队在审查代理生成的查询时，需要验证输出结果，而不能依赖今天正确的执行结果与明天保持一致。其次，模式依赖性：上述提示信息包含了表名、列名以及示例行。如果移除了这些信息，代理将只能进行猜测。

在简单难度下，错误的猜测会产生空结果。在困难难度下，错误的猜测会产生看似合理但错误的结果且不会报错。

实际应用中的模式是：提供完整的模式定义，要求生成SQL语句，然后在结果流向下游之前运行并验证输出。

# 结论

当正确使用时，SQL、Pandas和Claude在三个分析问题上都给出了相同的正确答案。它们的差异体现在速度（0.01毫秒 vs 4秒）、可重复性，以及在减少上下文时的表现。

SQL适用于结构化检索和基于集合的逻辑，具有毫秒级执行速度和确定性输出。Pandas适用于自定义转换和逐步的笔记本工作流程，可处理约1000万行数据。代理适用于初步查询和即兴探索，其提示信息中包含完整模式定义，且需要人工审核输出结果。

代理通过使用SUM() OVER()而非标量子查询正确回答了困难问题，这是一种有效的解决方案，而SQL的参考方案并未采用这种方法。这是本次比较的诚实版本：代理可以生成正确且富有创造性的SQL语句。它只是增加了延迟，不同运行结果可能不同，并且完全依赖于提示信息中的内容。

Nate Rosidi是数据科学家兼产品战略专家。他还是分析学的兼职教授，同时也是StrataScratch平台的创始人，该平台帮助数据科学家通过顶尖公司的真题准备面试。Nate撰写有关职业市场最新趋势的文章，提供面试建议，分享数据科学项目，并涵盖所有与SQL相关的内容。

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# 引言

# 我们如何进行这项比较

# 简单检索：三方达成一致

# 多步骤聚合：模式对齐最关键的部分

# 多张表与窗口逻辑：三个都正确，但有一个慢很多

# 三者对比

# 代理结果实际展示的内容

# 结论

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