डेटाबेस से पढ़ें
इस अभ्यास में, आप एक लोकल PostgreSQL डेटाबेस की टेबल्स के अंदर मौजूद डेटा को एक्सट्रैक्ट करेंगे। जो डेटा आप इस्तेमाल करेंगे वह Pagila example database है। यह डेटाबेस एक काल्पनिक DVD स्टोर एप्लिकेशन को सपोर्ट करता है, और शैक्षणिक संसाधन इसे अक्सर एक उदाहरण डेटाबेस के रूप में उपयोग करते हैं।
आप एक ऐसा फंक्शन बनाएँगे और इस्तेमाल करेंगे जो किसी डेटाबेस टेबल को pandas DataFrame ऑब्जेक्ट में एक्सट्रैक्ट करता है। जिन टेबल्स को आप एक्सट्रैक्ट करेंगे, वे हैं:
film: DVD स्टोर में किराए पर दी जाने वाली फिल्में।customer: वे ग्राहक जिन्होंने DVD स्टोर से फिल्में किराए पर लीं।
डेटाबेस से कनेक्ट करने के लिए, आपको PostgreSQL कनेक्शन URI का उपयोग करना होगा, जो कुछ इस तरह दिखता है:
postgresql://[user[:password]@][host][:port][/database]
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Introduction to Data Engineering
अभ्यास निर्देश
extract_table_to_pandas()फंक्शन की परिभाषा को पूरा करें ताकि क्वेरी मेंtablenameआर्ग्युमेंट शामिल हो।- कनेक्शन URI भरें। यूज़रनेम और पासवर्ड क्रमशः
replऔरpasswordहैं। होस्टlocalhostहै और पोर्ट5432है। डेटाबेसpagilaहै। extract_table_to_pandas()के फंक्शन कॉल्स को पूरा करें ताकिfilmऔरcustomerटेबल्स एक्सट्रैक्ट हो सकें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Function to extract table to a pandas DataFrame
def extract_table_to_pandas(tablename, db_engine):
query = "SELECT * FROM {}".format(____)
return pd.read_sql(query, db_engine)
# Connect to the database using the connection URI
connection_uri = "postgresql://____:____@____:____/____"
db_engine = sqlalchemy.create_engine(connection_uri)
# Extract the film table into a pandas DataFrame
extract_table_to_pandas("____", db_engine)
# Extract the customer table into a pandas DataFrame
extract_table_to_pandas("____", db_engine)