Filtrando os registros do seu banco de dados usando SQL WHERE

Agora você já sabe executar uma consulta SQL básica para selecionar registros de qualquer tabela do seu banco de dados e também pode fazer pequenas personalizações na consulta para selecionar colunas específicas e um determinado número de linhas.

Existem mais algumas técnicas básicas de consulta SQL que vão te ajudar na tua jornada para te tornares um ninja do SQL.

Digamos, por exemplo, que você queira obter todos os registros da tabela Customer do banco de dados Chinook para os quais o Country é 'Canada'. Você pode fazer isso facilmente no SQL usando umaSELECTinstrução seguida de umaWHEREcláusula, da seguinte forma:

SELECT * FROM Customer WHERE Country = 'Canada'

Na verdade, você pode filtrar qualquer instrução SELECT por qualquer condição usando uma cláusula WHERE. Isso é chamado de filtragem de registros.

Neste exercício interativo, você selecionará todos os registros da tabela Employee em que 'EmployeeId' é maior ou igual a 6.

Os pacotes já estão importados da seguinte forma:

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

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Este exercício faz parte do curso

Introdução à importação de dados em Python

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Instruções do exercício

Preencha o argumento decreate_engine() para que o mecanismo da base de dados SQLite'Chinook.sqlite' seja criado.
Execute a consulta que seleciona todos os registros da tabela Employee onde 'EmployeeId' é maior ou igual a 6. Use o operador >= e atribua os resultados a rs.
Aplique o método fetchall() a rs para buscar todos os registros em rs. Armazene-os no DataFrame df.
Usando o objeto rs, defina os nomes das colunas do DataFrame com os nomes correspondentes das colunas da tabela.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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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