Filtrar los registros de tu base de datos usando SQL WHERE

Ahora puedes ejecutar una consulta SQL básica para seleccionar registros de cualquier tabla de tu base de datos, y también puedes realizar pequeñas modificaciones en la consulta para seleccionar columnas concretas y un número determinado de filas.

Hay un par de técnicas básicas más para las consultas SQL que te ayudarán en tu camino para convertirte en un ninja del SQL.

Supongamos, por ejemplo, que quieres obtener todos los registros de la tabla Customer de la base de datos Chinook cuyo Country sea 'Canada'. Puedes hacerlo muy fácilmente en SQL utilizando unaSELECTinstrucción seguida de unaWHEREcláusula, tal y como se muestra a continuación:

SELECT * FROM Customer WHERE Country = 'Canada'

De hecho, puedes filtrar cualquier instrucción SELECT por cualquier condición utilizando una cláusula WHERE. Esto se llama filtrar tus registros.

En este ejercicio interactivo, seleccionarás todos los registros de la tabla Employee para los que 'EmployeeId' sea mayor o igual que 6.

Los paquetes ya están importados de la siguiente manera

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

¡Consulta!

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción a la importación de datos en Python

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Instrucciones del ejercicio

Completa el argumento decreate_engine() para que se cree el motor 'Chinook.sqlite'de la base de datos SQLite.
Ejecuta la consulta que selecciona todos los registros de la tabla Employee en los que 'EmployeeId' es mayor o igual que 6. Utiliza el operador >= y asigna los resultados a rs.
Aplica el método fetchall() a rs para obtener todos los registros de rs. Almacénalos en el DataFrame df.
Utilizando el objeto rs, establece los nombres de las columnas del DataFrame con los nombres correspondientes de las columnas de la tabla.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Create engine: engine
engine = create_engine(____)

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

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

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