Pandas e l'Hello World delle query SQL!

Qui sfrutterai la potenza di pandas per scrivere i risultati della tua query SQL in un DataFrame con una sola riga di Python!

Per prima cosa importerai pandas e creerai l'engine SQLite per 'Chinook.sqlite'. Poi interrogherai il database per selezionare tutti i record dalla tabella Album.

Ricorda che, per selezionare tutti i record dalla tabella Orders nel database Northwind, Hugo ha eseguito il seguente comando:

df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM Orders", engine)

Questo esercizio fa parte del corso

Introduzione all'importazione dei dati in Python

Visualizza il corso

Istruzioni dell'esercizio

Importa il package pandas con l'alias pd.
Usando la funzione create_engine(), crea un engine per il database SQLite Chinook.sqlite e assegnalo alla variabile engine.
Usa la funzione pandas read_sql_query() per assegnare alla variabile df il DataFrame con i risultati della seguente query: select all records from la tabella Album.
Il resto del codice serve a confermare che il DataFrame creato con questo metodo è uguale a quello creato con il metodo precedente che hai imparato.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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))

Modifica ed esegui il codice