CommencerCommencer gratuitement

Personnalisation du Hello World des requêtes SQL

Félicitations pour l'exécution de votre première requête SQL ! Vous allez maintenant découvrir comment personnaliser votre requête afin de :

  • Sélectionner les colonnes spécifiées dans une table ;
  • Sélectionner un nombre spécifié de lignes ;
  • Importer les noms des colonnes à partir de la table de la base de données.

Rappelez-vous que Hugo a effectué une personnalisation de requête très similaire dans la vidéo :

engine = create_engine('sqlite:///Northwind.sqlite')

with engine.connect() as con:

    rs = con.execute("SELECT OrderID, OrderDate, ShipName FROM Orders")

    df = pd.DataFrame(rs.fetchmany(size=5))

    df.columns = rs.keys()

Les packages ont déjà été importés comme suit :

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd

Le moteur a également déjà été créé :

engine = create_engine('sqlite:///Chinook.sqlite')

La connexion au moteur est déjà ouverte avec la déclaration

with engine.connect() as con:

Tout le code que vous devez compléter se trouve dans ce contexte.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction à l'importation de données en Python

Afficher le cours

Instructions

  • Exécutez la requête SQL qui sélectionne les tables LastName et Title dans la table Employee. Enregistrez les résultats dans la variable rs.
  • Appliquez la méthode fetchmany() à rs afin de récupérer 3 des enregistrements. Stockez-les dans le DataFrame df.
  • À l'aide de l'objet rs, attribuez aux noms des colonnes du DataFrame les noms correspondants des colonnes de la table.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

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

# Print the length of the DataFrame df
print(len(df))

# Print the head of the DataFrame df
print(df.head())
Modifier et exécuter le code