Pandas e o Hello World de SQL Queries!

Aqui, você aproveitará o poder do pandas para gravar os resultados da sua consulta SQL em um DataFrame em uma linha rápida de código Python!

Primeiro, você importará pandas e criará o mecanismo SQLite 'Chinook.sqlite'. Em seguida, você consultará o banco de dados para selecionar todos os registros da tabela Album.

Lembre-se de que, para selecionar todos os registros da tabela Orders no banco de dados Northwind, Hugo executou o seguinte comando:

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

Este exercício faz parte do curso

Introdução à importação de dados em Python

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Instruções de exercício

Importe o pacote pandas usando o alias pd.
Usando a função create_engine(), crie um mecanismo para o banco de dados do site SQL Chinook.sqlite e atribua-o à variável engine.
Use a função pandas read_sql_query() para atribuir à variável df o DataFrame dos resultados da seguinte consulta: select all records from the table Album.
O restante do código é incluído para confirmar que o DataFrame criado por esse método é igual ao criado pelo método anterior que você aprendeu.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

# 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))

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