Pandas ve SQL Sorgularının Hello World'ü!

Burada, SQL sorgunun sonuçlarını tek bir satır Python koduyla bir DataFrame'e yazmak için pandas'ın gücünden yararlanacaksın!

Önce pandas'ı içe aktaracak ve SQLite 'Chinook.sqlite' engine'ini oluşturacaksın. Sonra veritabanını sorgulayarak Album tablosundaki tüm kayıtları seçeceksin.

Northwind veritabanındaki Orders tablosundan tüm kayıtları seçmek için Hugo'nun aşağıdaki komutu çalıştırdığını hatırla:

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

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python'da Veri Aktarmaya Giriş

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

pandas paketini pd takma adıyla içe aktar.
create_engine() fonksiyonunu kullanarak Chinook.sqlite SQLite veritabanı için bir engine oluştur ve bunu engine değişkenine ata.
pandas fonksiyonu read_sql_query() ile şu sorgunun sonuçlarını bir DataFrame olarak df değişkenine ata: Album tablosundan tüm kayıtları select et (from Album).
Kalan kod, bu yöntemle oluşturulan DataFrame'in, öğrendiğin önceki yöntemle oluşturulana eşit olduğunu doğrulamak için eklendi.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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))

Kodu Düzenle ve Çalıştır