डेटाबेस का परिचय

pandas के साथ सरल Data Ingestion

Amany Mahfouz

Instructor

रिलेशनल डेटाबेस

संस्थाओं का डेटा तालिकाओं में संगठित होता है
हर पंक्ति/रिकॉर्ड किसी संस्था का एक उदाहरण होती है
हर कॉलम किसी एट्रिब्यूट की जानकारी रखता है
टेबल्स यूनिक कीज़ से एक-दूसरे से जुड़ सकते हैं
ज़्यादा डेटा, साथ में कई यूज़र, और डेटा क्वालिटी कंट्रोल सपोर्ट करते हैं
हर कॉलम के लिए डेटा टाइप तय होता है
डेटाबेस से इंटरैक्ट करने के लिए SQL (Structured Query Language)

आम रिलेशनल डेटाबेस

SQLite डेटाबेस कंप्यूटर फाइलें होती हैं

डेटाबेस से कनेक्ट करना

दो-स्टेप प्रक्रिया:
1. डेटाबेस से कनेक्ट करने का तरीका बनाएँ
2. डेटाबेस को क्वेरी करें

डेटाबेस क्लिप आर्ट

डेटाबेस इंजन बनाना

sqlalchemy का create_engine() डेटाबेस कनेक्शन संभालने के लिए इंजन बनाता है
- कनेक्ट करने के लिए डेटाबेस का स्ट्रिंग URL चाहिए
- SQLite URL फ़ॉर्मेट: sqlite:///filename.db

डेटाबेस क्वेरी करना

डेटाबेस से डेटा लोड करने के लिए pd.read_sql(query, engine)
आर्ग्युमेंट्स
- query: चलाने के लिए SQL क्वेरी या लोड करने की टेबल का स्ट्रिंग
- engine: कनेक्शन/डेटाबेस इंजन ऑब्जेक्ट

SQL रीव्यू: SELECT

डेटाबेस से डेटा क्वेरी करने के लिए उपयोग होता है

बेसिक सिंटैक्स:

SELECT [column_names] FROM [table_name];

टेबल का सारा डेटा पाने के लिए:
```
SELECT * FROM [table_name];
```
कोड स्टाइल: कीवर्ड्स ALL CAPS में, स्टेटमेंट खत्म करने के लिए सेमीकोलन (;)

डेटाबेस से डेटा पाना

# pandas और sqlalchemy के create_engine को लोड करें
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine


# कनेक्शंस मैनेज करने के लिए डेटाबेस इंजन बनाएँ
engine = create_engine("sqlite:///data.db")


# टेबल नाम से पूरी weather टेबल लोड करें
weather = pd.read_sql("weather", engine)

# कनेक्शंस मैनेज करने के लिए डेटाबेस इंजन बनाएँ
engine = create_engine("sqlite:///data.db")


# SQL से पूरी weather टेबल लोड करें
weather = pd.read_sql("SELECT * FROM weather", engine)


print(weather.head())

       station                         name  latitude  ...   prcp  snow  tavg tmax  tmin
0  USW00094728  NY CITY CENTRAL PARK, NY US  40.77898  ...   0.00   0.0         52    42
1  USW00094728  NY CITY CENTRAL PARK, NY US  40.77898  ...   0.00   0.0         48    39
2  USW00094728  NY CITY CENTRAL PARK, NY US  40.77898  ...   0.00   0.0         48    42
3  USW00094728  NY CITY CENTRAL PARK, NY US  40.77898  ...   0.00   0.0         51    40
4  USW00094728  NY CITY CENTRAL PARK, NY US  40.77898  ...   0.75   0.0         61    50

[5 rows x 13 columns]

अभ्यास करते हैं!

pandas के साथ सरल Data Ingestion