Filtrar los registros de tu base de datos utilizando SQL's WHERE

Ahora puedes ejecutar una consulta básica en SQL para seleccionar registros de cualquier tabla de tu base de datos y también puedes realizar personalizaciones sencillas de la consulta para seleccionar columnas y números de filas concretos.

Hay un par más de chuletas de consulta estándar de SQL que te ayudarán en tu camino para convertirte en un ninja de 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 una declaración SELECT seguida de una cláusula WHERE como se indica a continuación:

SELECT * FROM Customer WHERE Country = 'Canada'

De hecho, puedes filtrar cualquier sentencia 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 de ejercicio

Completa el argumento de create_engine() para que se cree el motor de la base de datos SQLite 'Chinook.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

Pruebe este ejercicio completando este 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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