¡Los pandas y el «Hola mundo» de las consultas SQL!

¡Aquí podrás aprovechar el poder depandas para guardar los resultados de tu consulta SQL en un DataFrame con una sola línea de código Python!

Primero importaráspandasy crearás el motor 'Chinook.sqlite'SQLite. A continuación, consultarás la base de datos para seleccionar todos los registros de la tabla Album.

Recuerda que para seleccionar todos los registros de la tabla Orders de la base de datos Northwind, Hugo ejecutó el siguiente comando:

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

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción a la importación de datos en Python

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Instrucciones del ejercicio

Importa el paquete pandas utilizando el alias pd.
Usa la función create_engine()para crear un motor para la base de Chinook.sqlitedatos SQLite y asígnalo a la variableengine.
Utiliza la función pandas read_sql_query() para asignar a la variable df el DataFrame de resultados de la siguiente consulta: seleccionar todos los registros de la tabla Album.
El resto del código se incluye para confirmar que el DataFrame creado por este método es igual al creado por el método anterior que aprendiste.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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))

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