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SQL के WHERE का उपयोग करके अपने डेटाबेस रिकॉर्ड फ़िल्टर करना

अब आप अपने डेटाबेस की किसी भी टेबल से रिकॉर्ड चुनने के लिए एक बेसिक SQL क्वेरी चला सकते हैं, और विशेष कॉलम या निश्चित संख्या की पंक्तियाँ चुनने के लिए सरल कस्टमाइजेशन भी कर सकते हैं.

SQL की कुछ और मानक ट्रिक्स हैं जो आपको एक SQL विशेषज्ञ बनने की राह में मदद करेंगी.

मान लीजिए कि आप Chinook डेटाबेस की Customer टेबल से वे सभी रिकॉर्ड लेना चाहते हैं जिनका Country 'Canada' है. आप इसे SQL में बहुत आसानी से SELECT स्टेटमेंट के बाद WHERE क्लॉज़ लगाकर कर सकते हैं:

SELECT * FROM Customer WHERE Country = 'Canada'

असल में, आप किसी भी SELECT स्टेटमेंट को किसी भी शर्त पर WHERE क्लॉज़ के साथ फ़िल्टर कर सकते हैं. इसे अपने रिकॉर्ड्स को filter करना कहते हैं.

इस इंटरैक्टिव अभ्यास में, आप Employee टेबल के वे सभी रिकॉर्ड चुनेंगे जिनके लिए 'EmployeeId' 6 से बड़ा या उसके बराबर है.

Packages पहले से ही इस तरह इम्पोर्ट किए गए हैं:

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

अब क्वेरी चलाइए!

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में डेटा आयात का परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • create_engine() के आर्ग्युमेंट को पूरा करें ताकि SQLite डेटाबेस 'Chinook.sqlite' के लिए engine बन जाए.
  • वह क्वेरी चलाएँ जो Employee टेबल से उन सभी रिकॉर्ड्स को select करती है जहाँ 'EmployeeId' 6 से बड़ा या बराबर है. >= ऑपरेटर का उपयोग करें और परिणाम rs को असाइन करें.
  • rs पर fetchall() मेथड अप्लाई करें ताकि rs के सभी रिकॉर्ड्स फ़ेच हो जाएँ. इन्हें DataFrame df में स्टोर करें.
  • rs ऑब्जेक्ट का उपयोग करके DataFrame के कॉलम नामों को टेबल के संबंधित कॉलम नामों से सेट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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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