Postgres データベースへのデータの読み込み

ソースシステムからデータを抽出し、分析やレポート用途に合わせて変換したら、次は最終的な保存先にデータを読み込む段階です。クレンジング済みのデータを SQL データベースに保存しておくと、データ利用者が簡単にアクセスしてクエリを実行できるようになります。この例では、クレンジング済みのデータを Postgres データベースに読み込む練習をします。

sqlalchemy はインポート済みで、pandas は pd として使用できます。cleaned_testing_scores DataFrame の先頭数行は以下のとおりです。

             street_address       city  math_score  ... best_score
01M539  111 Columbia Street  Manhattan       657.0      Math
02M545     350 Grand Street  Manhattan       613.0      Math
01M292     220 Henry Street  Manhattan       410.0      Math

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演習の手順

接続文字列を更新して schools データベースに書き込めるようにし、sqlalchemy を使って接続オブジェクトを作成してください。
pandas を使って、cleaned_testing_scores DataFrame を schools データベースの scores テーブルに書き込んでください。
テーブルにすでにデータが入っている場合は、現在の DataFrame の値で置き換えるようにしてください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Update the connection string, create the connection object to the schools database
db_engine = sqlalchemy.____("postgresql+psycopg2://repl:password@localhost:5432/____")

# Write the DataFrame to the scores table
cleaned_testing_scores.____(
	name="____",
	con=db_engine,
	index=False,
	if_exists="____"
)

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