Banco de dados com pandas

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Já falamos algumas vezes que a biblioteca pandas é ótima para trabalhar com dados estruturados ou tabulares. É comum que grandes empresas usem bancos de dados para guardar dados tabulares ou estruturados. Nesse tutorial, vamos aprender a inserir e ler dados de um banco dados.
Vamos utilizar o SQLite. Este sistema de gerenciamento de banco de dados já está incluído no Python. Por isso não vamos precisar instalar nenhum módulo. Além do SQLite, podemos utilizar python para se conectar com os sistemas de gerenciamentos de banco de dados mais utilizados na atualidade. E podemos utilizar isso com o pandas.

Como utilizar o SQLite do python

Primeiro vamos criar um banco de dados e armazenar informações sobre pessoas aleatórias.

>>> import sqlite3
>>> db = sqlite3.connect('pessoas.db')
>>> cursor = db.cursor()
>>> cursor.execute(
... '''CREATE TABLE pessoas(id INTEGER PRIMARY KEY,
... p_nome TEXT, u_nome TEXT, aniversario INT)'''
... )
<sqlite3.Cursor object at 0x7f7993ce6650>
>>> cursor.execute(
... '''INSERT INTO pessoas VALUES(
... 0, 'Mario', 'Perreira', 1923)'''
... )
<sqlite3.Cursor object at 0x7f7993ce6650>
>>> cursor.execute(
... '''INSERT INTO pessoas VALUES(
... 1, 'Diana', 'Cruz', 1992)'''
... )
<sqlite3.Cursor object at 0x7f7993ce6650>
>>> db.commit()

Agora que já temos o nosso banco de dados vamos passar os dados desse banco de dados para um dataframe pandas. Para ler uma tabela vamos precisar usar o módulo SQLAlchemy. Esse módulo nós ajuda simplificando o processo de obtenção dos dados. O módulo SQLAlchemy não vem instalado com o python mas você pode instalar com o pip: pip install sqlalchemy.

>>> import pandas as pd
>>> import sqlalchemy as sa
>>> engine = sa.create_engine(
... 'sqlite:///pessoas.db', echo=True
... )
>>> conexao_sa = engine.connect()
>>> pessoas = pd.read_sql_table(
... 'pessoas', conexao_sa, index_col='id'
... )
>>> pessoas
   p_nome    u_nome  aniversario
id                              
0   Mario  Perreira         1923
1   Diana      Cruz         1992

Você pode selecionar os dados que quer ler com um consulta SQL. A consulta pode ser feita usando uma conexão SQLite ou SQLAlchemy. Nesse exemplo vamos usar a conexão SQLite do primeiro exemplo:

>>> nome_aniversario = pd.read_sql(sql, db)
>>> nome_aniversario
  p_nome  aniversario
0  Mario         1923
1  Diana         1992

Como funciona...

Nos exemplos desse tutorial, fizemos uso do módulo SQLAlchemy. Essa biblioteca faz a conexão entre o banco de dados SQL. SQLAlchemy pode criar uma conexão com a maioria dos bancos de dados SQL. Com essa conexão podemos criar dataframes a partir de tabelas. E ainda podemos criar um dataframe a partir de uma consulta SQL.

Referência:
Módulo SQLite3
Módulo SQLAlchemy

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