保存データのクエリ

DataLab と SQL

Jasmin Ludolf

Senior Data Science and AI Content Developer, DataCamp

クエリのパラメータ化

$$

  • クエリ内で保存変数を使用

$$

  • 保存できるもの:
    • 個別の変数
    • DataFrame
    • クエリ

$$

min_sales = 20

$$

SELECT *
FROM sales_data.csv
WHERE quantity_sold > {{min_sales}};
DataLab と SQL

クエリの開始

$$

モードと名前が強調された DataFrame

DataLab と SQL

DataFrame でパラメータ化

$$

SELECT *
FROM sales_data.csv

WHERE customer_type = 'New';

-> new_sales DataFrame として保存

SELECT *
FROM new_sales;

$$

  1. クエリを書く
  2. DataFrame モードを選択
  3. DataFrame 名を設定
  4. セルを実行
  5. 新しい SQL セルを作成
  6. 新しいクエリで DataFrame を使用
DataLab と SQL

DataLab での DataFrame パラメータ化

DataFrame の命名・保存・再利用を示す DataLab のGIF

DataLab と SQL

パラメータ化クエリ

クエリの保存と再利用を示す DataLab のGIF

DataLab と SQL

Python の追加

PostgreSQL と Python のロゴ(相互の矢印)

DataLab と SQL

Python の追加

クエリの前

min_sales = 20

$$

SELECT *
FROM sales_data.csv
WHERE quantity_sold > {{min_sales}};

クエリの後

SELECT *
FROM sales_data.csv
WHERE quantity_sold > {{min_sales}};

-> filtered_sales DataFrame として保存

filtered_sales["product_category"]
DataLab と SQL

Python の追加

クエリ内で Python 変数を使う例を示す DataLab のGIF

DataLab と SQL

Let's practice!

DataLab と SQL

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