Pandasql: la mejor manera de ejecutar consultas SQL en Python

Conclusión:

En este post, vimos la facilidad con la que podemos utilizar consultas SQL para operar en los DataFrames. Esto nos brinda una posibilidad única. Esta arma puede ser potente en el arsenal de cualquier científico de datos, que conozca tanto SQL como Python.

Ambos son lenguajes poderosos y disponen sus respectivas fortalezas y debilidades. Usando el método mostrado en este post, o dicho de otra forma, usando el pandasql biblioteca y sqldf función, podemos usar el método mejor y más eficiente para manipular datos, bien dentro del entorno de Python e inclusive Jupyter Notebook. Esto es música para mis oídos. Espero que hayas disfrutado el song además 🤓.

En este post, vio cómo utilizar consultas SQL dentro de Python. Pero si desea conectar los dos caballos de batalla más poderosos del mundo de la ciencia de datos, SQL y Python. Este no es el final, sino solo el primer paso para obtener lo mejor de ambos mundos.

Notas finales

Ahora puede comenzar a utilizar Python para trabajar con sus datos que descansan en bases de datos SQL. Para poder conectarse a sus bases de datos SQL, consulte mi post Cómo entrar y utilizar la base de datosUna base de datos es un conjunto organizado de información que permite almacenar, gestionar y recuperar datos de manera eficiente. Utilizadas en diversas aplicaciones, desde sistemas empresariales hasta plataformas en línea, las bases de datos pueden ser relacionales o no relacionales. Su diseño adecuado es fundamental para optimizar el rendimiento y garantizar la integridad de la información, facilitando así la toma de decisiones informadas en diferentes contextos.... SQL con pyodbc en Python. Una vez que lo trajo como DataFrame, todas las operaciones son operaciones habituales de Pandas o consultas SQL que se operan en Pandas DataFrame, como vio en este post.

Aparte de la función de SQL que se muestra en este post, muchas otras funciones populares de SQL se pueden poner en práctica fácilmente en Python. Lea 15 funciones de Pandas para replicar consultas SQL básicas en Python y aprender a hacerlo.

El aprendizaje implícito en este post fue que puede utilizar Python para hacer cosas que pensaba que solo eran posibles usando SQL. Puede que haya o no una solución sencilla para las cosas, pero si está dispuesto a encontrarla, hay suficientes recursos a su disposición para hallar una salida. Puede ver la combinación y combinar el aprendizaje de mi libro, PYTHON MADE EASY – Guía paso a paso para programación y análisis de datos usando Python para principiantes e intermedios.

Acerca del autor: soy Nilabh Nishchhal. Me gusta facilitar temas aparentemente difíciles y escribir sobre ellos. Vea más en https://www.authornilabh.com/. Mi intento de hacer que Python sea fácil y alcanzable para todos es Python hecho fácil.