Deine SQL-Datensätze mit ORDER BY ordnen

Du kannst die Ergebnisse deiner SQL-Abfrage auch ordnen. Wenn du zum Beispiel alle Datensätze aus der Tabelle Customer der Chinook-Datenbank abrufen und sie in aufsteigender Reihenfolge nach der Spalte SupportRepId ordnen möchtest, kannst du dies mit der folgenden Abfrage tun:

"SELECT * FROM Customer ORDER BY SupportRepId"

Du kannst sogar jede SELECT-Anweisung nach sämtlichen Spalten ordnen.

In dieser interaktiven Übung wählst du alle Datensätze der Tabelle Employee aus und ordnest sie in aufsteigender Reihenfolge nach der Spalte BirthDate.

Die Pakete sind bereits wie folgt importiert:

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

Schreibe deine Abfragen!

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Einführung in das Importieren von Daten in Python</Kurs>

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Übungsanweisungen

Erstelle mit der Funktion create_engine() eine Engine für die SQLite-Datenbank Chinook.sqlite und weise sie der Variablen engine zu.
Führe im Kontextmanager die Abfrage aus, die alle Datensätze aus der Tabelle Employee auswählt und sie in aufsteigender Reihenfolge nach der Spalte BirthDateordnet. Weise das Ergebnis rs zu.
In einem Aufruf von pd.DataFrame() wendest du die Methode fetchall() auf rs an, um alle Datensätze in rs heranzuholen. Speichere sie in dem DataFrame df.
Setze die Spaltennamen des DataFrames auf die entsprechenden Namen der Tabellenspalten.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Create engine: engine


# Open engine in context manager
with engine.connect() as con:
    rs = ____
    df = ____

    # Set the DataFrame's column names


# Print head of DataFrame
print(df.head())

Code bearbeiten und ausführen