Python Relational databases

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2023-12-01

我们可以使用pandas库以及另一个用于实现数据库连接的附加库来连接到关系数据库以分析数据。这个包命名为sqlalchemy ，它提供了在python中使用的完整SQL语言功能。

安装SQLAlchemy

使用Anaconda进行安装非常简单，我们在数据科学环境一章中讨论过。假设您已按照本章所述安装了Anaconda，请在Anaconda Prompt窗口中运行以下命令以安装SQLAlchemy软件包。

conda install sqlalchemy

阅读关系表

我们将使用Sqlite3作为我们的关系数据库，因为它非常轻便且易于使用。虽然SQLAlchemy库可以连接到各种关系源，包括MySql，Oracle和Postgresql以及Mssql。我们首先创建一个数据库引擎，然后使用SQLAlchemy库的to_sql函数连接到数据库引擎。

在下面的示例中，我们使用来自已通过读取csv文件创建的数据帧的to_sql函数创建关系表。然后我们使用pandas中的read_sql_query函数来执行和捕获各种SQL查询的结果。

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)

当我们执行上面的代码时，它会产生以下结果。

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

将数据插入关系表

我们还可以使用pandas中提供的sql.execute函数将数据插入关系表。在下面的代码中，我们以前的csv文件作为输入数据集，将其存储在关系表中，然后使用sql.execute插入另一个记录。

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)

当我们执行上面的代码时，它会产生以下结果。

   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

从关系表中删除数据

我们还可以使用pandas中提供的sql.execute函数将数据删除到关系表中。下面的代码根据给定的输入条件删除一行。

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)

当我们执行上面的代码时，它会产生以下结果。

   id        dept    name  salary  start_date
0   1          IT    Rick   623.3  2012-01-01
1   2  Operations     Dan   515.2  2013-09-23
2   3          IT   Tusar   611.0  2014-11-15
3   4          HR    Ryan   729.0  2014-05-11
4   6          IT   Rasmi   578.0  2013-05-21
5   7  Operations  Pranab   632.8  2013-07-30
6   8     Finance    Guru   722.5  2014-06-17