Python, SQLite, Pandas를 사용하여 Pandas 데이터 세트에서 SQL 쿼리 실행

Python, SQLite, Pandas를 사용하여 Pandas 데이터 세트에서 SQL 쿼리 실행

이 문서에서는 Python, SQLite 및 Pandas 라이브러리를 사용하여 Pandas 데이터 세트에서 SQL 쿼리를 실행하는 방법에 대해 설명합니다.

필요 라이브러리

• Python
• SQLite
• Pandas

단계별 설명

1. 데이터 준비

import pandas as pd

# 예시 데이터 프레임 생성
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Carol'], 'Age': [25, 30, 35]})

1. SQLite 연결

import sqlite3

# 연결 생성
connection = sqlite3.connect('my_database.sqlite')

1. 데이터 프레임을 SQLite 테이블로 저장

   Pandas 데이터 프레임을 SQLite 테이블로 저장해야 합니다.

df.to_sql('my_table', connection, if_exists='replace')

1. SQL 쿼리 실행

cursor = connection.cursor()

# SQL 쿼리 실행
cursor.execute('SELECT * FROM my_table WHERE Age > 30')

# 결과 가져오기
results = cursor.fetchall()

# 결과 출력
print(results)

결론

추가 정보

• Pandas 데이터 프레임을 SQLite 테이블로 저장할 때 to_sql() 메서드의 index 옵션을 사용하여 인덱스를 포함하거나 제외할 수 있습니다.
• SQL 쿼리에서 Pandas 데이터 프레임의 열 이름을 사용할 수 있습니다.
• Pandas read_sql_query() 함수를 사용하여 SQL 쿼리 결과를 Pandas 데이터 프레임으로 읽을 수 있습니다.

예제 코드

import pandas as pd
import sqlite3

# 예시 데이터 프레임 생성
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Carol'], 'Age': [25, 30, 35]})

# SQLite 연결 생성
connection = sqlite3.connect('my_database.sqlite')

# 데이터 프레임을 SQLite 테이블로 저장
df.to_sql('my_table', connection, if_exists='replace')

# SQL 쿼리 실행
cursor = connection.cursor()
cursor.execute('SELECT * FROM my_table WHERE Age > 30')

# 결과 가져오기 및 출력
results = cursor.fetchall()
print(results)

# 연결 닫기
connection.close()

[(2, 'Carol', 35)]

설명

이 코드는 다음과 같은 작업을 수행합니다.

1. pandas 라이브러리를 사용하여 예시 데이터 프레임을 생성합니다.
2. sqlite3 라이브러리를 사용하여 my_database.sqlite 데이터베이스에 연결합니다.
3. to_sql() 메서드를 사용하여 데이터 프레임을 my_table이라는 이름의 SQLite 테이블로 저장합니다.
4. execute() 메서드를 사용하여 SELECT * FROM my_table WHERE Age > 30 SQL 쿼리를 실행합니다.
5. fetchall() 메서드를 사용하여 쿼리 결과를 가져옵니다.
6. 결과를 출력합니다.
7. close() 메서드를 사용하여 SQLite 연결을 닫습니다.

변경 사항

• 필요에 따라 데이터 프레임, 테이블 이름 및 SQL 쿼리를 변경할 수 있습니다.

대체 방법

sqlalchemy 라이브러리 사용

sqlalchemy 라이브러리는 Python에서 SQL 데이터베이스와 상호 작용하는 데 사용할 수 있는 강력한 도구입니다.

from sqlalchemy import create_engine

# SQLAlchemy 엔진 생성
engine = create_engine('sqlite:///my_database.sqlite')

# SQL 쿼리 실행
results = engine.execute('SELECT * FROM my_table WHERE Age > 30')

# 결과 출력
for row in results:
    print(row)

Pandas query() 메서드 사용

Pandas query() 메서드를 사용하여 간단한 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다.

# Pandas query() 메서드 사용
results = df.query('Age > 30')

# 결과 출력
print(results)

# Pandas eval() 메서드 사용
results = df.eval('Age > 30 and Name == "Alice"')

# 결과 출력
print(results)

장단점 비교