Die Stärke von SQL liegt in den Beziehungen zwischen den Tabellen: INNER JOIN

Nun führst du deinen ersten INNER JOIN durch! Du wirst mit deiner Lieblings-SQLite-Datenbank arbeiten, Chinook.sqlite. Für jeden Datensatz in der Tabelle Album extrahierst du den Title zusammen mit dem Name des Artist. Letztere stammen aus der Tabelle Artist. Daher musst du diese beiden Tabellen über die Spalte ArtistID per INNER JOIN verbinden.

Erinnere dich daran, dass Hugo für den INNER JOIN die Tabellen Orders und Customers aus der Northwind-Datenbank mit der folgenden SQL-Abfrage aufgerufen hat:

"SELECT OrderID, CompanyName FROM Orders INNER JOIN Customers on Orders.CustomerID = Customers.CustomerID"

Der folgende Code wurde bereits ausgeführt, um die notwendigen Pakete zu importieren und die Engine zu erstellen:

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('sqlite:///Chinook.sqlite')

Diese Übung ist Teil des Kurses

Einführung in das Importieren von Daten in Python

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Anleitung zur Übung

Weise rs die Ergebnisse der folgenden Abfrage zu: Wähle alle Datensätze aus und extrahiere den Title des Datensatzes und Name des Interpreten jedes Datensatzes aus der Tabelle Album bzw. der Tabelle Artist. Dazu musst du diese beiden Tabellen per INNER JOIN über die Spalte ArtistID verbinden.
Bei 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 Übung

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

# Open engine in context manager
# Perform query and save results to DataFrame: df
with engine.connect() as con:
    ____
    ____
    ____

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

Code bearbeiten und ausführen