Python-data-science-python-relational-databases

Python-リレーショナルデータベース

*pandas* ライブラリとデータベース接続を実装するための別の追加ライブラリを使用して、データを分析するためにリレーショナルデータベースに接続できます。 このパッケージの名前は *sqlalchemy* で、Pythonで使用される完全なSQL言語機能を提供します。

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SQLAlchemyのインストール

Data Science Environmentの章で説明したAnacondaを使用すると、インストールは非常に簡単です。 この章の説明に従ってAnacondaをインストールしたと仮定して、Anacondaプロンプトウィンドウで次のコマンドを実行し、SQLAlchemyパッケージをインストールします。

conda install sqlalchemy

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リレーショナルテーブルの読み取り

Sqlite3は非常に軽量で使いやすいため、リレーショナルデータベースとして使用します。 SQLAlchemyライブラリは、MySql、Oracle、Postgresql、Mssqlなど、さまざまなリレーショナルソースに接続できます。 最初にデータベースエンジンを作成してから、SQLAlchemyライブラリの to_sql 関数を使用してデータベースエンジンに接続します。

以下の例では、csvファイルを読み込んで作成されたデータフレームから to_sql 関数を使用して、リレーショナルテーブルを作成します。 次に、pandasの read_sql_query 関数を使用して、さまざまなSQLクエリの結果を実行およびキャプチャします。

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)

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上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます。

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

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リレーショナルテーブルへのデータの挿入

パンダで使用可能なsql.execute関数を使用して、リレーショナルテーブルにデータを挿入することもできます。 以下のコードでは、csvファイルを入力データセットとして以前に作成し、リレーショナルテーブルに保存してから、sql.executeを使用して別のレコードを挿入します。

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)

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上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます。

   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

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リレーショナルテーブルからデータを削除する

また、pandasで使用可能なsql.execute関数を使用して、データをリレーショナルテーブルに削除することもできます。 以下のコードは、指定された入力条件に基づいて行を削除します。

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)

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上記のコードを実行すると、次の結果が生成されます。

   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

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