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jupyter sql与python结合进行数据分析案例

小樊
100
2024-08-29 03:19:29
栏目: 云计算

在这个案例中,我们将使用Jupyter Notebook来结合SQL和Python进行数据分析

  1. 首先,确保已经安装了必要的库。在Jupyter Notebook中运行以下命令:
!pip install pandas
!pip install sqlite3
!pip install ipython-sql
  1. 导入所需的库:
import pandas as pd
import sqlite3
from IPython.display import display
%load_ext sql
  1. 创建一个SQLite数据库并连接到它:
conn = sqlite3.connect('example.db')
  1. 使用魔法命令%sql连接到数据库:
%sql sqlite:///example.db
  1. 创建一个表格并插入数据:
%%sql
CREATE TABLE sales (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    product TEXT,
    price REAL,
    quantity INTEGER,
    date TEXT
);

INSERT INTO sales (product, price, quantity, date) VALUES
    ('Product A', 10.0, 5, '2021-01-01'),
    ('Product B', 20.0, 10, '2021-01-01'),
    ('Product A', 10.0, 15, '2021-01-02'),
    ('Product B', 20.0, 20, '2021-01-02');
  1. 使用SQL查询数据并将结果存储在Pandas DataFrame中:
result = %sql SELECT * FROM sales;
df = result.DataFrame()
display(df)
  1. 使用Python对数据进行进一步处理。例如,计算每个产品的总销售额:
sales_summary = df.groupby('product').sum().reset_index()
sales_summary['total_sales'] = sales_summary['price'] * sales_summary['quantity']
display(sales_summary)
  1. 关闭数据库连接:
conn.close()

这个简单的案例展示了如何在Jupyter Notebook中结合SQL和Python进行数据分析。你可以根据自己的需求修改代码,以处理更复杂的数据和查询。

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