Pandas и первый SQL-запрос!

В этом упражнении вы воспользуетесь возможностями pandas, чтобы записать результаты SQL-запроса в DataFrame всего одной строкой кода на Python!

Сначала вы импортируете pandas и создадите движок для SQLite-базы данных 'Chinook.sqlite'. Затем выполните запрос к базе данных, чтобы получить все записи из таблицы Album.

Напомним, что для выборки всех записей из таблицы Orders базы данных Northwind Хьюго использовал следующую команду:

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

Это упражнение является частью курса

Введение в импорт данных в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Импортируйте пакет pandas с псевдонимом pd.
С помощью функции create_engine() создайте движок для базы данных SQLite Chinook.sqlite и присвойте его переменной engine.
Используйте функцию read_sql_query() из pandas, чтобы присвоить переменной df DataFrame с результатами следующего запроса: выберите все записи из таблицы Album.
Оставшаяся часть кода уже написана — она проверяет, что DataFrame, созданный этим способом, совпадает с DataFrame, полученным в предыдущем методе.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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))

Редактировать и запускать код