pandas und das Hello World der SQL-Abfragen!

Hier nutzt du die Möglichkeiten von pandas, um die Ergebnisse deiner SQL-Abfrage mit einer einzigen Zeile Python-Code in einen DataFrame zu schreiben!

Zuerst importierst du pandas und erstellst die SQLite 'Chinook.sqlite'-Engine. Dann wirst du die Datenbank abfragen, um alle Datensätze aus der Tabelle Album auszuwählen.

Um alle Datensätze aus der Tabelle Orders in der Northwind-Datenbank auszuwählen, hat Hugo den folgenden Befehl ausgeführt:

df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM Orders", engine)

Diese Übung ist Teil des Kurses

Einführung in das Importieren von Daten in Python

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Anleitung zur Übung

Importiere das pandas-Paket mit dem Alias pd.
Erstelle mit der Funktion create_engine() eine Engine für die SQLite-Datenbank Chinook.sqlite und weise sie der Variable engine zu.
Verwende die pandas-Funktion read_sql_query(), um der Variable df den DataFrame der Ergebnisse der folgenden Abfrage zuzuweisen: Wähle alle Datensätze aus der Tabelle Album.
Der Rest des Codes dient dazu, zu bestätigen, dass der mit dieser Methode erstellte DataFrame gleich dem ist, der mit der vorherigen Methode erstellt wurde, die du gelernt hast.

Interaktive Übung zum Anfassen

Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.

# Import packages
from sqlalchemy import create_engine
import ____ as ____

# Create engine: engine


# Execute query and store records in DataFrame: df
df = pd.read_sql_query(____, ____)

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

# Open engine in context manager and store query result in df1
with engine.connect() as con:
    rs = con.execute("SELECT * FROM Album")
    df1 = pd.DataFrame(rs.fetchall())
    df1.columns = rs.keys()

# Confirm that both methods yield the same result
print(df.equals(df1))

Bearbeiten und Ausführen von Code