реклама
Бургер менюБургер меню

Джейд Картер – Библиотеки Python Часть 2. Практическое применение (страница 15)

18

```

Задача 3: Сохранение агрегированных данных в новую таблицу

Описание:

Сохраните результаты подсчета пользователей по возрастным группам в новую таблицу `age_groups` в базе данных `users.db`.

Решение:

```python

# Сохранение в новую таблицу

group_counts.to_sql('age_groups', engine, if_exists='replace', index=False)

# Проверка сохраненных данных

saved_data = pd.read_sql("SELECT * FROM age_groups", engine)

print(saved_data)

```

Результат:

```

age_group id

0 30 and above 3

1 Under 30 2

```

Задача 4: Поиск наиболее популярных доменов электронной почты

Описание:

Добавьте данные о пользователях с разными адресами электронной почты. Найдите, какие домены (`example.com`, `gmail.com` и т.д.) встречаются чаще всего.

Решение:

```python

# Добавление новых данных

with engine.connect() as conn:

conn.execute(users.insert(), [

{'name': 'Frank', 'age': 29, 'email': 'frank@gmail.com'},

{'name': 'Grace', 'age': 37, 'email': 'grace@gmail.com'},

{'name': 'Helen', 'age': 33, 'email': 'helen@example.com'}

])

# Чтение данных

df = pd.read_sql("SELECT * FROM users", engine)

# Выделение доменов

df['email_domain'] = df['email'].apply(lambda x: x.split('@')[1])

# Подсчет частоты доменов

domain_counts = df['email_domain'].value_counts().reset_index()

domain_counts.columns = ['email_domain', 'count']

print(domain_counts)

```

Результат:

```

email_domain count

0 example.com 5

1 gmail.com 2

```

Задача 5: Создание таблицы продаж и анализ доходов

Описание:

Создайте таблицу `sales`, содержащую данные о продажах:

– `id` – идентификатор продажи.

– `product` – название продукта.

– `price` – цена продукта.

– `quantity` – количество проданных единиц.

Рассчитайте общий доход для каждого продукта и сохраните результаты в новую таблицу `product_revenues`.

Решение:

```python

# Определение таблицы sales

sales = Table(

'sales', metadata,

Column('id', Integer, primary_key=True),

Column('product', String),

Column('price', Integer),

Column('quantity', Integer)

)

metadata.create_all(engine)

# Добавление данных