Учебники

Python — реляционные базы данных

Май 16, 2019

Мы можем подключиться к реляционным базам данных для анализа данных, используя библиотеку pandas, а также другую дополнительную библиотеку для реализации подключения к базе данных. Этот пакет называется sqlalchemy, который обеспечивает полную функциональность языка SQL для использования в python.

Установка SQLAlchemy

Установка очень проста с использованием Anaconda, которую мы обсуждали в главе Data Science Environment . Предполагая, что вы установили Anaconda, как описано в этой главе, выполните следующую команду в окне приглашения Anaconda, чтобы установить пакет SQLAlchemy. 

conda install sqlalchemy

Чтение реляционных таблиц

Мы будем использовать Sqlite3 в качестве нашей реляционной базы данных, поскольку она очень легкая и простая в использовании. Хотя библиотека SQLAlchemy может подключаться к различным реляционным источникам, включая MySql, Oracle, Postgresql и Mssql. Сначала мы создаем ядро ​​базы данных, а затем подключаемся к ядру базы данных с помощью функции to_sql библиотеки SQLAlchemy.

В приведенном ниже примере мы создаем реляционную таблицу с помощью функции to_sql из фрейма данных, уже созданного чтением файла CSV. Затем мы используем функцию read_sql_query из pandas для выполнения и захвата результатов различных SQL-запросов. 

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd

data = pd.read_csv('/path/input.csv')

# Create the db engine
engine = create_engine('sqlite:///:memory:')

# Store the dataframe as a table
data.to_sql('data_table', engine)

# Query 1 on the relational table
res1 = pd.read_sql_query('SELECT * FROM data_table', engine)
print('Result 1')
print(res1)
print('')

# Query 2 on the relational table
res2 = pd.read_sql_query('SELECT dept,sum(salary) FROM data_table group by dept', engine)
print('Result 2')
print(res2)

Когда мы выполняем приведенный выше код, он дает следующий результат. 

Result 1
   index  id    name  salary  start_date        dept
0      0   1    Rick  623.30  2012-01-01          IT
1      1   2     Dan  515.20  2013-09-23  Operations
2      2   3   Tusar  611.00  2014-11-15          IT
3      3   4    Ryan  729.00  2014-05-11          HR
4      4   5    Gary  843.25  2015-03-27     Finance
5      5   6   Rasmi  578.00  2013-05-21          IT
6      6   7  Pranab  632.80  2013-07-30  Operations
7      7   8    Guru  722.50  2014-06-17     Finance

Result 2
         dept  sum(salary)
0     Finance      1565.75
1          HR       729.00
2          IT      1812.30
3  Operations      1148.00

Вставка данных в реляционные таблицы

Мы также можем вставить данные в реляционные таблицы, используя функцию sql.execute, доступную в pandas. В приведенном ниже коде мы использовали предыдущий csv-файл в качестве набора входных данных, сохраняем его в реляционной таблице и затем вставляем другую запись, используя sql.execute. 

from sqlalchemy import create_engine
from pandas.io import sql

import pandas as pd

data = pd.read_csv('C:/Users/Rasmi/Documents/pydatasci/input.csv')
engine = create_engine('sqlite:///:memory:')

# Store the Data in a relational table
data.to_sql('data_table', engine)

# Insert another row
sql.execute('INSERT INTO data_table VALUES(?,?,?,?,?,?)', engine, params=[('id',9,'Ruby',711.20,'2015-03-27','IT')])

# Read from the relational table
res = pd.read_sql_query('SELECT ID,Dept,Name,Salary,start_date FROM data_table', engine)
print(res)

Когда мы выполняем приведенный выше код, он дает следующий результат. 

   id        dept    name  salary  start_date
0   1          IT    Rick  623.30  2012-01-01
1   2  Operations     Dan  515.20  2013-09-23
2   3          IT   Tusar  611.00  2014-11-15
3   4          HR    Ryan  729.00  2014-05-11
4   5     Finance    Gary  843.25  2015-03-27
5   6          IT   Rasmi  578.00  2013-05-21
6   7  Operations  Pranab  632.80  2013-07-30
7   8     Finance    Guru  722.50  2014-06-17
8   9          IT    Ruby  711.20  2015-03-27

Удаление данных из реляционных таблиц

Мы также можем удалить данные в реляционные таблицы, используя функцию sql.execute, доступную в pandas. Приведенный ниже код удаляет строку на основе заданного условия ввода. 

from sqlalchemy import create_engine
from pandas.io import sql

import pandas as pd

data = pd.read_csv('C:/Users/Rasmi/Documents/pydatasci/input.csv')
engine = create_engine('sqlite:///:memory:')
data.to_sql('data_table', engine)

sql.execute('Delete from data_table where name = (?) ', engine,  params=[('Gary')])

res = pd.read_sql_query('SELECT ID,Dept,Name,Salary,start_date FROM data_table', engine)
print(res)

Когда мы выполняем приведенный выше код, он дает следующий результат.

54
Share: