เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

pandas กับ SQL Query เบื้องต้น!

ในแบบฝึกหัดนี้ เราจะใช้ประโยชน์จาก pandas เพื่อบันทึกผลลัพธ์ของ SQL query ลงใน DataFrame ด้วยโค้ด Python เพียงบรรทัดเดียว!

เริ่มจาก import pandas และสร้าง SQLite engine สำหรับ 'Chinook.sqlite' จากนั้น query ฐานข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลทุกแถวจากตาราง Album

ย้อนกลับไปดูตัวอย่าง ฮิวโก้ใช้คำสั่งต่อไปนี้เพื่อดึงข้อมูลทุกแถวจากตาราง Orders ในฐานข้อมูล Northwind:

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

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Python เบื้องต้น: การนำเข้าข้อมูล

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • Import แพ็กเกจ pandas โดยใช้ alias pd
  • ใช้ฟังก์ชัน create_engine() เพื่อสร้าง engine สำหรับฐานข้อมูล SQLite Chinook.sqlite แล้วกำหนดให้กับตัวแปร engine
  • ใช้ฟังก์ชัน read_sql_query() ของ pandas เพื่อกำหนดค่าให้กับตัวแปร df เป็น DataFrame ของผลลัพธ์จาก query ต่อไปนี้: select ข้อมูล ทุกแถว from ตาราง Album
  • โค้ดส่วนที่เหลือถูกเตรียมไว้ให้แล้วเพื่อตรวจสอบว่า DataFrame ที่สร้างด้วยวิธีนี้มีค่าเท่ากับ DataFrame ที่สร้างด้วยวิธีก่อนหน้าที่ได้เรียนไป

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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))
แก้ไขและรันโค้ด