Pandas y el Hola Mundo de SQL ¡Consultas!

Aquí aprovecharás la potencia de pandas para escribir los resultados de tu consulta SQL en un DataFrame ¡con una sola línea de código Python!

Primero importarás pandas y crearás el motor SQLite 'Chinook.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 de ejercicio

Importa el paquete pandas utilizando el alias pd.
Utilizando la función create_engine(), crea un motor para la base de datos SQLite Chinook.sqlite y asígnalo a la variable engine.
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

Pruebe este ejercicio completando este 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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