Pandas और SQL क्वेरीज़ का Hello World!
यहाँ, आप pandas की ताकत का उपयोग करके अपनी SQL क्वेरी के परिणामों को एक ही लाइन के Python कोड में DataFrame में लिखेंगे!
सबसे पहले आप pandas इम्पोर्ट करेंगे और SQLite इंजन 'Chinook.sqlite' बनाएँगे. फिर आप डेटाबेस को क्वेरी करके टेबल Album से सभी रिकॉर्ड सेलेक्ट करेंगे.
याद करें कि Northwind डेटाबेस में Orders टेबल से सभी रिकॉर्ड सेलेक्ट करने के लिए Hugo ने यह कमांड चलाई थी:
df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM Orders", engine)
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में डेटा आयात का परिचय
अभ्यास निर्देश
pandasपैकेज को उपनामpdके साथ इम्पोर्ट करें.- फ़ंक्शन
create_engine()का उपयोग करके SQLite डेटाबेसChinook.sqliteके लिए एक इंजन बनाएँ और उसे वैरिएबलengineको असाइन करें. pandasका फ़ंक्शनread_sql_query()उपयोग करके वैरिएबलdfको उस DataFrame के रूप में असाइन करें जिसमें निम्न क्वेरी के परिणाम हों: टेबलAlbumसे सभी रिकॉर्ड select करें.- शेष कोड इसलिए दिया गया है ताकि यह कन्फर्म किया जा सके कि इस विधि से बना DataFrame उसी के बराबर है जो आपने पिछली विधि से बनाया था.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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))