Джейд Картер – Библиотеки Python Часть 2. Практическое применение (страница 12)
metadata = MetaData()
# Определяем таблицу
users = Table(
'users', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String),
Column('age', Integer),
Column('email', String)
)
# Создаем таблицу в базе данных
metadata.create_all(engine)
```
Теперь таблица `users` создана в базе данных.
Для добавления данных используем объект подключения:
```python
from sqlalchemy import insert
# Подключаемся к базе данных
conn = engine.connect()
# Добавляем данные
insert_query = insert(users).values([
{'name': 'Alice', 'age': 25, 'email': 'alice@example.com'},
{'name': 'Bob', 'age': 30, 'email': 'bob@example.com'},
{'name': 'Charlie', 'age': 35, 'email': 'charlie@example.com'}
])
conn.execute(insert_query)
print("Данные добавлены в таблицу.")
```
Чтение данных и интеграция с Pandas
Чтобы выгрузить данные из базы данных в Pandas, SQLAlchemy предоставляет удобный метод. Используем Pandas для выполнения SQL-запроса:
```python
import pandas as pd
# Чтение данных из таблицы users
query = "SELECT * FROM users"
df = pd.read_sql(query, engine)
print(df)
```
Вывод будет выглядеть так:
```
id name age email
0 1 Alice 25 alice@example.com
1 2 Bob 30 bob@example.com
2 3 Charlie 35 charlie@example.com
```
Теперь данные из базы данных доступны в формате DataFrame, и вы можете применять к ним все мощные инструменты анализа, которые предоставляет Pandas.
Обработка данных с использованием Pandas
Допустим, мы хотим найти всех пользователей старше 30 лет и добавить новый столбец с доменом их электронной почты.
```python
# Фильтрация пользователей старше 30 лет
filtered_df = df[df['age'] > 30]
# Добавление нового столбца с доменом электронной почты
filtered_df['email_domain'] = filtered_df['email'].apply(lambda x: x.split('@')[1])
print(filtered_df)
```
Результат будет выглядеть так:
```
id name age email email_domain
2 3 Charlie 35 charlie@example.com example.com
```
Сохранение данных обратно в базу
После обработки данных в Pandas мы можем сохранить их обратно в базу данных. Для этого Pandas предоставляет метод `to_sql`:
```python
# Сохранение отфильтрованных данных в новую таблицу filtered_users
filtered_df.to_sql('filtered_users', engine, if_exists='replace', index=False)
print("Данные сохранены в таблицу filtered_users.")
```