Hva er Pandas Read SQL? (01.20.22)

Å jobbe og lage en enorm database ved hjelp av MySQL er populært der ute, og folk bruker dette Relational Database Management System til å bygge mer dynamiske databaser som er svært beskyttede og kun synlige for den berørte parten. For å håndtere og lage disse databasene er det mange tekstredigerere, inkludert den innebygde tekstredigereren levert av MySQL. Men hva om vi ønsker å integrere disse databasene med programmeringsspråket vårt og ønsker å manipulere det samme ved hjelp av koding av programmeringsspråk? Ja, det er mulig med dette kraftige verktøyet Pandas.

Dette er et bibliotek av Python som kan lastes ned med pip. Etter å ha lastet ned dette biblioteket synes brukerne det er veldig nyttig å løse mange virkelige eksempler og gjøre livet enkelt. Her mener jeg å si at vi gjennom Pandas kan løse problemene knyttet til Relational Database Management. Det gir en klasse kjent som Pymysql og sqlalchemy som sammen hjelper til med å løse SQL -relaterte spørsmål og hjelper en til å manipulere og leke med dataene sine. Enhver form for MYSQL-data, enten de er lokalisert i skyen på AWS, Hostinger, Azure, osv. . eller lokalisert i det lokale systemet eller et annet system kan kalles ved hjelp av disse to klassene. De er et veldig kraftig og lite plassverktøy som kan importere databaser til Python -konsollen.

Noen ting som kan utføres etter import av dataene våre og hvordan du importerer data, er gitt nedenfor:

Hvordan importere dataene?

  • For å bruke funksjonene fra Pandas må vi først ha Pandas installert i systemet vårt. Når vi er installert, kan vi kontrollere det samme ved å gjøre importpandaer som pd i Jupyter -konsollen.
  • Etter at Pandas er lastet ned, er neste trinn å laste ned SQL alkymi og Pymysql for Python gjennomledeteksten ved hjelp av pip, conda, sudo, etc. Når vi er lastet ned, er vi klare til å bruke disse for å importere MySQL -dataene våre.
  • For å importere MySQL -data fra hvor som helst trenger vi legitimasjonen som er brukernavnet og passord sammen med navnet på databasen og mat den til SQL alkymimotor.
  • Når dataene er matet til motoren er det neste trinnet å konvertere disse dataene til en Pandas -dataramme, og for dette vil vi bruke DataFrame -funksjonen til Pandas, gi et navn til dataene og deretter bare kjør konsollen. Dette vil importere dataene for oss i form av en dataramme.
  • Når formatet er endret til datarammen, kan vi nå bruke det og manipulere det samme og lagre endringene enten som en separat xlsx, CSV , tsv, etc. eller kan lagre endringene direkte i våre SQL -data.

Hva kan vi gjøre med dataene?

Når dataene er riktig importert til konsollen vår, kan lage mange ting ved hjelp av det som:

  • Dashboards: Vi kan bruke våre SQL -data til å lage interaktive dashbord slik at brukerne kan visualisere dataene sine på riktig måte ved hjelp av Dash and Plotly -biblioteket i Python.
  • Pivottabell: Når dataene er importert, kan vi også lage pivottabeller for å se avhengigheten til en funksjon med en annen og deretter gjøre nødvendige slutninger.
  • Gruppering av data: Vi kan gruppere dataene i forskjellige kategorier basert på en funksjonskolonne for å se datamengden som er separat for hver metadata i den aktuelle kolonnen.
  • Sammenkopling: Vi kan sammenkoble to eller flere datarammer sammen og deretter lagre det som en egen dataramme for å få en bedre ide mellom de to datarammene og også hvilken innvirkning en har på en annen.
  • Funksjonengineering: Etter at dataene er importert, kan vi forbehandle det samme og deretter bruke det til opplæringsformål i maskinlæringsalgoritmer.

Det er mange flere ting som kan utføres med SQL -dataene dvs. alle klasser som Pandas -biblioteket inneholder, kan brukes i dataene våre til å gjøre endringer og lagre dem.

Pictorial Representation of SQL Alchemy with working



Konklusjon

Bruk dette Pandas -biblioteket til å ringe dine relasjonsdatabaser hvor som helst bare ved å kjenne legitimasjon og databasenavn. Det er et nyttig verktøy for folk som er mindre kjent med hvordan SQL -data fungerer, og også for de som ønsker å bruke SQL -data til visualiseringsformål eller sende dem til ML -algoritmer for å få spådommer.


YTube Video: Hva er Pandas Read SQL?

01, 2022