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、分析やレポートの用途に合わせて変換したら、最後の保存先にデータをロードします。クリーンなデータを SQL データベースに保存しておくと、利用者が簡単にアクセスしてクエリを実行できます。この演習では、クレンジング済みデータを Postgres データベースにロードする練習をします。

sqlalchemy はインポート済みで、pandas は pd として利用できます。cleaned_testing_scores DataFrame の先頭数行は次のとおりです。

             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。
すでにテーブル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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